湖南工商大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)湖南工商大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為預(yù)測(cè)的研究。我們擁有大量的客戶(hù)數(shù)據(jù)，包括個(gè)人信息、購(gòu)買(mǎi)歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用？（）A.主成分分析（PCA）B.線(xiàn)性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨(dú)立成分分析（ICA）2、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，智能體需要在環(huán)境中通過(guò)不斷嘗試和學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動(dòng)作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類(lèi)問(wèn)題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法3、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個(gè)類(lèi)別，且類(lèi)別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類(lèi)邏輯回歸B.決策樹(shù)C.層次分類(lèi)算法D.支持向量機(jī)4、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)存在非線(xiàn)性關(guān)系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項(xiàng)式回歸B.高斯過(guò)程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸5、某研究需要對(duì)生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問(wèn)題中經(jīng)常被應(yīng)用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用6、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類(lèi)C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以7、考慮在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，需要對(duì)不同的物體進(jìn)行分類(lèi)，例如貓、狗、汽車(chē)等。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可能是有效的（）A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理D.減小圖像的分辨率8、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)圖像生成任務(wù)，例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領(lǐng)域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成9、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用中，環(huán)境的狀態(tài)空間非常大且復(fù)雜。以下哪種策略可能有助于提高學(xué)習(xí)效率？（）A.基于值函數(shù)的方法，如Q-learning，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)值來(lái)選擇動(dòng)作，但可能存在過(guò)高估計(jì)問(wèn)題B.策略梯度方法，直接優(yōu)化策略，但方差較大且收斂慢C.演員-評(píng)論家（Actor-Critic）方法，結(jié)合值函數(shù)和策略梯度的優(yōu)點(diǎn)，但模型復(fù)雜D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)具體環(huán)境進(jìn)行調(diào)整10、在一個(gè)氣候預(yù)測(cè)的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長(zhǎng)期趨勢(shì)等特征。以下哪種預(yù)測(cè)方法可能是最有效的？（）A.簡(jiǎn)單的線(xiàn)性時(shí)間序列模型，如自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對(duì)復(fù)雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動(dòng)平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對(duì)于非線(xiàn)性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學(xué)習(xí)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門(mén)控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長(zhǎng)序列和復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，但需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時(shí)間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢(shì)，但模型復(fù)雜度和調(diào)參難度較高11、在一個(gè)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類(lèi)D.以上方法都可以12、在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過(guò)采樣少數(shù)類(lèi)樣本，增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合B.欠采樣多數(shù)類(lèi)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(jìn)行優(yōu)化13、想象一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的項(xiàng)目，需要根據(jù)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)傾向。同時(shí)，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過(guò)系數(shù)分析解釋變量的影響，但對(duì)于復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹(shù)集成算法，如梯度提升樹(shù)（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過(guò)特征重要性評(píng)估解釋模型，但局部解釋性相對(duì)較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，但幾乎無(wú)法提供直觀(guān)的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類(lèi)器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無(wú)法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性14、在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對(duì)非線(xiàn)性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.線(xiàn)性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線(xiàn)性可分的情況B.多項(xiàng)式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對(duì)數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時(shí)，只需要考慮模型的復(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)15、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線(xiàn)性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線(xiàn)性回歸模型B.決策樹(shù)回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用16、假設(shè)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來(lái)的值。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能不太適合（）A.線(xiàn)性回歸B.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）17、在進(jìn)行特征選擇時(shí)，有多種方法可以評(píng)估特征的重要性。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評(píng)估方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.信息增益通過(guò)計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來(lái)衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性，從而評(píng)估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評(píng)估是基于特征對(duì)模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評(píng)估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的，不需要進(jìn)一步驗(yàn)證18、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果需要對(duì)新出現(xiàn)的類(lèi)別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí)，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線(xiàn)學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以19、假設(shè)要對(duì)一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如股票價(jià)格的走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢(shì)和季節(jié)性特征。以下哪種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法可能較為合適？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點(diǎn)20、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰）來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過(guò)計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，只需要不斷嘗試不同的動(dòng)作就能找到最優(yōu)策略二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）談?wù)勅绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行衛(wèi)星圖像分析。2、（本題5分）解釋在自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的概念。3、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在服裝設(shè)計(jì)中的應(yīng)用有哪些？4、（本題5分）簡(jiǎn)述在機(jī)器人領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。5、（本題5分）簡(jiǎn)述在智能醫(yī)療診斷中，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于教育數(shù)據(jù)為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，提高學(xué)習(xí)效果。2、（本題5分）通過(guò)表觀(guān)遺傳學(xué)數(shù)據(jù)研究基因表達(dá)的調(diào)控機(jī)制。3、（本題5分）使用Adaboost算法對(duì)圖像中的數(shù)字進(jìn)行識(shí)別。4、（本題5分）通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)腦磁圖（MEG）數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。5、（本題5分）運(yùn)用K-Means聚類(lèi)分析城市的交通流量模式。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交