湖南工商大學《機器學習》2021-2022學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖南工商大學《機器學習》

2021-2022學年第一學期期末試卷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、當使用樸素貝葉斯算法進行分類時，假設(shè)特征之間相互獨立。但在實際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會對算法的性能產(chǎn)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(jù)2、在一個深度學習模型的訓練過程中，出現(xiàn)了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學習率D.以上方法都可能有效3、在一個工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機器學習來實時監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)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(jù)點，但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)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(jù)的模式，對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力，但訓練和計算成本較高4、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合5、想象一個語音識別的系統(tǒng)開發(fā)，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。語音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點。以下哪種模型架構(gòu)和訓練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結(jié)合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對短語音處理較好，但對復雜語音的適應性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結(jié)合了DNN的特征學習能力和HMM的時序建模能力，但訓練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）語音識別模型，直接從語音到文字，減少中間步驟，但對長語音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構(gòu)的語音識別模型，利用自注意力機制捕捉長距離依賴，性能優(yōu)秀，但計算資源需求大6、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以7、對于一個高維度的數(shù)據(jù)，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(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以8、假設(shè)要為一個智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦算法，利用用戶之間的相似性或物品之間的相關(guān)性進行推薦，但存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題B.基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)物品的特征和用戶的偏好匹配推薦，但對新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現(xiàn)復雜D.基于強化學習的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓練難度大且收斂慢9、考慮一個時間序列預測問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以10、機器學習在自然語言處理領(lǐng)域有廣泛的應用。以下關(guān)于機器學習在自然語言處理中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。常見的自然語言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學習模型等。那么，下列關(guān)于機器學習在自然語言處理中的說法錯誤的是（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略了詞的順序和語法結(jié)構(gòu)B.TF-IDF可以衡量一個詞在文檔中的重要性C.深度學習模型在自然語言處理中表現(xiàn)出色，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源D.機器學習在自然語言處理中的應用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和發(fā)展11、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以12、在深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是13、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是14、在機器學習中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是15、在一個圖像識別任務中，數(shù)據(jù)存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數(shù)類樣本，增加其數(shù)量，但可能導致過擬合B.欠采樣多數(shù)類樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質(zhì)量難以保證D.以上方法結(jié)合使用，并結(jié)合模型調(diào)整進行優(yōu)化二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋機器學習中模型壓縮和量化的技術(shù)。2、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行市場預測。3、（本題5分）機器學習在美容醫(yī)療中的應用有哪些？4、（本題5分）解釋隨機森林算法的主要思想。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析機器學習在智能工業(yè)制造中的應用。舉例說明機器學習在生產(chǎn)過程監(jiān)控、質(zhì)量控制、設(shè)備維護等方面的應用，并探討其對智能工業(yè)制造的影響及未來發(fā)展趨勢。2、（本題5分）詳細闡述在音頻分類任務中，機器學習算法結(jié)合聲學特征的應用。分析不同聲學特征對分類效果的影響。3、（本題5分）分析K近鄰（KNN）算法的工作原理、距離度量方法及參數(shù)選擇對結(jié)果的影響，闡述其在不同領(lǐng)域的應用。4、（本題5分）闡述機器學習中的深度學習在音頻處理中的應用。分析語音增強、音樂分類、音頻合成等方面的深度學習方法和應用效果。5、（本題5分）論述在強化學習中，如何利用模型預測控制（ModelPredictive