北京理工大學《機器學習與人工智能》2022-2023學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁北京理工大學《機器學習與人工智能》

2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學習模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據增強的強度B.使用更復雜的模型架構C.引入注意力機制D.以上方法都可以2、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略。如果智能體在某個狀態(tài)下采取的行動總是導致低獎勵，它應該（）A.繼續(xù)采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機選擇其他行動C.根據策略網絡的輸出選擇行動D.調整策略以避免采取該行動3、當使用樸素貝葉斯算法進行分類時，假設特征之間相互獨立。但在實際數(shù)據中，如果特征之間存在一定的相關性，這會對算法的性能產生怎樣的影響（）A.提高分類準確性B.降低分類準確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準確性，取決于數(shù)據4、在一個強化學習問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學習來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法5、在集成學習中，Adaboost算法通過調整樣本的權重來訓練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機變化6、假設正在進行一個異常檢測任務，例如檢測網絡中的異常流量。如果正常數(shù)據的模式較為復雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法7、某研究團隊正在開發(fā)一個用于疾病預測的機器學習模型，需要考慮模型的魯棒性和穩(wěn)定性。以下哪種方法可以用于評估模型在不同數(shù)據集和條件下的性能？（）A.交叉驗證B.留一法C.自助法D.以上方法都可以8、在使用深度學習進行圖像分類時，數(shù)據增強是一種常用的技術。假設我們有一個有限的圖像數(shù)據集。以下關于數(shù)據增強的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過隨機旋轉、翻轉、裁剪圖像來增加數(shù)據的多樣性B.對圖像進行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據增強的方法C.數(shù)據增強可以有效地防止模型過擬合，但會增加數(shù)據標注的工作量D.過度的數(shù)據增強可能會導致模型學習到與圖像內容無關的特征，影響模型性能9、在一個工業(yè)生產的質量控制場景中，需要通過機器學習來實時監(jiān)測產品的質量參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據具有高維度、動態(tài)變化和噪聲等特點。以下哪種監(jiān)測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數(shù)據點，但對于高維數(shù)據效果可能不穩(wěn)定C.運用自組織映射（SOM）網絡，能夠對數(shù)據進行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學習的自動編碼器（Autoencoder），學習正常數(shù)據的模式，對異常數(shù)據有較好的檢測能力，但訓練和計算成本較高10、在進行異常檢測時，以下關于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況11、特征工程是機器學習中的重要環(huán)節(jié)。以下關于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉換等步驟。目的是從原始數(shù)據中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據中自動學習特征表示的過程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對模型性能有重要影響的特征C.特征轉換是將原始特征進行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機器學習算法中需要，深度學習算法不需要進行特征工程12、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是13、在一個分類問題中，如果數(shù)據集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹14、在一個強化學習場景中，智能體需要在一個復雜的環(huán)境中學習最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎勵信號稀疏，以下哪種技術可以幫助智能體更好地學習？（）A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進C.經驗回放D.以上技術都可以15、對于一個高維度的數(shù)據，在進行特征選擇時，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述神經網絡的基本結構和工作原理。2、（本題5分）簡述機器學習在哲學研究中的思考方式。3、（本題5分）解釋機器學習在機器翻譯中的技術。4、（本題5分）解釋機器學習在語音識別中的原理和方法。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）闡述機器學習中的模型評估指標。介紹常見的模型評估指標，如準確率、召回率、F1值等。分析不同評估指標的適用場景及如何選擇合適的評估指標。2、（本題5分）分析機器學習中的集成學習方法。包括bagging、boosting等，討論其原理及在提高模型準確性方面的作用。3、（本題5分）論述在強化學習中，如何利用模型預測控制（ModelPredictiveControl）改進策略。分析模型不確定性對控制效果的影響。4、（本題5分）探討深度學習中的卷積神經網絡（CNN）的特點、工作原理及在計算機視覺領域的應用，如圖像分類、目標檢測等。5、（本題5分）結合實際應用，論述機器學習在物流供應鏈風險管理中的作用。分析風險識別、風險評估、風險應對等方面的機器學習技術和應用前景。四、應用題（本大題共4