北京理工大學(xué)《機器學(xué)習(xí)實踐》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京理工大學(xué)

《機器學(xué)習(xí)實踐》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風(fēng)險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設(shè)置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，忽略類別不平衡2、在機器學(xué)習(xí)中，模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通?？梢允褂媒徊骝炞C技術(shù)來評估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個分類模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗證，以下關(guān)于K的選擇，哪一項是不太合理的？（）A.K=5，平衡計算成本和評估準確性B.K=2，快速得到初步的評估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個樣本都用于驗證一次3、在一個圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像?？紤]到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過對抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計算成本較高4、假設(shè)正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng)，其中一個關(guān)鍵任務(wù)是目標檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時，需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應(yīng)用5、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當前任務(wù)6、在進行強化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點進行選擇7、在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對模型的約束越強，可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好8、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療診斷的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對疾病進行預(yù)測。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關(guān)重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹C.集成學(xué)習(xí)模型D.強化學(xué)習(xí)模型9、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預(yù)測為負例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題10、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括聚類和降維等方法。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯誤的是：聚類算法將數(shù)據(jù)分成不同的組，而降維算法則將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。那么，下列關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)K，并且對初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數(shù)據(jù)的主要特征D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要任何先驗知識，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動11、在一個信用評估的問題中，需要根據(jù)個人的信用記錄、收入、債務(wù)等信息評估其信用風(fēng)險。以下哪種模型評估指標可能是最重要的？（）A.準確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)集中可能不準確B.召回率（Recall），關(guān)注正例的識別能力，但可能導(dǎo)致誤判增加C.F1分數(shù)，綜合考慮準確率和召回率，但對不同類別的權(quán)重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評估模型在不同閾值下的性能，對不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健12、假設(shè)要對一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的降維策略13、在一個強化學(xué)習(xí)場景中，智能體需要在一個復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎勵信號稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進C.經(jīng)驗回放D.以上技術(shù)都可以14、在機器學(xué)習(xí)中，強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個機器人要通過強化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略15、在機器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們有一個數(shù)據(jù)集，包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征，以及對應(yīng)的房價。如果我們想要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測新房屋的價格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨立成分分析（ICA）二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2、（本題5分）說明機器學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的核心組件。3、（本題5分）機器學(xué)習(xí)在智能家居中的控制策略是怎樣的？4、（本題5分）機器學(xué)習(xí)在免疫學(xué)中的應(yīng)用方向是什么？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）闡述機器學(xué)習(xí)中的強化學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用。分析游戲策略學(xué)習(xí)、智能對手生成、游戲難度調(diào)整等方面的強化學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用效果。2、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)中的模型解釋性。解釋模型解釋性的重要性，介紹常見的模型解釋方法。分析模型解釋性對機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的影響及如何提高模型的解釋性。3、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)在建筑智能化中的應(yīng)用。分析數(shù)據(jù)收集和模型選擇的關(guān)鍵問題，以及對建筑性能和用戶體驗的影響。4、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)中的多標簽學(xué)習(xí)。解釋多標簽學(xué)習(xí)的概念和重要性，介紹常見的多標簽學(xué)習(xí)方法。分析多標簽學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）詳細闡述決策樹算