昆明理工大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共7頁昆明理工大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、假設(shè)要對一個時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，例如股票價格的走勢。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢和季節(jié)性特征。以下哪種時間序列預(yù)測方法可能較為合適？（）A.移動平均法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2、在一個強(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，通過估計狀態(tài)值來選擇動作，但可能存在過高估計問題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-評論家（Actor-Critic）方法，結(jié)合值函數(shù)和策略梯度的優(yōu)點，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3、在一個情感分析任務(wù)中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），擅長處理序列數(shù)據(jù)，但長期依賴問題較嚴(yán)重C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長期記憶能力，但計算復(fù)雜度較高D.結(jié)合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢4、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，如果智能體需要與多個對手進(jìn)行交互和競爭，以下哪種算法可以考慮對手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以5、在處理文本分類任務(wù)時，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對新聞文章進(jìn)行分類。以下關(guān)于文本分類模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類，通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長文本時性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好6、在進(jìn)行模型評估時，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，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(zhǔn)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(fù)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7、在一個工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)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(jìn)行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)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(xùn)練和計算成本較高8、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計特征9、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在非線性關(guān)系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸10、假設(shè)正在研究一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以11、在機(jī)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）12、某公司希望通過機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測產(chǎn)品的需求，以便更有效地進(jìn)行生產(chǎn)計劃和庫存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)因素和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多方面信息。在這種復(fù)雜的多因素預(yù)測任務(wù)中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機(jī)（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.隨機(jī)森林13、在一個圖像識別任務(wù)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(dǎo)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(jìn)行優(yōu)化14、在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像識別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計一個CNN模型，對于圖像分類任務(wù)，以下哪個因素對模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大15、想象一個文本分類的任務(wù)，需要對大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等?？紤]到詞匯的多樣性和語義的復(fù)雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的？（）A.One-Hot編碼，簡單直觀，但向量維度高且稀疏B.詞袋模型（BagofWords），忽略詞序但計算簡單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語義關(guān)系，但對多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型生成的詞向量，具有強(qiáng)大的語言理解能力，但計算成本高16、在進(jìn)行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響17、假設(shè)要開發(fā)一個自然語言處理的系統(tǒng)，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性。考慮到文本的多樣性和語義的復(fù)雜性。以下哪種技術(shù)和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類器，計算簡單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問題C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長期依賴問題，對長文本處理能力較強(qiáng)，但模型較復(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如BERT或GPT，具有強(qiáng)大的語言理解能力，但需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)18、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關(guān)于模型可解釋性的說法中，錯誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過程和預(yù)測結(jié)果的能力?？山忉屝詫τ谝恍╆P(guān)鍵領(lǐng)域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關(guān)于模型可解釋性的說法錯誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因為它的決策過程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性，因為可以通過樹形結(jié)構(gòu)直觀地理解決策過程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常具有較低的可解釋性，因為其決策過程非常復(fù)雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的，提高可解釋性必然會降低性能19、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預(yù)測準(zhǔn)確性。假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線性關(guān)系，同時樣本數(shù)量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯20、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(xùn)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(fù)雜語音的適應(yīng)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(xué)習(xí)能力和HMM的時序建模能力，但訓(xùn)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(jī)制捕捉長距離依賴，性能優(yōu)秀，但計算資源需求大二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述情感分析任務(wù)中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。2、（本題5分）談?wù)勓h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理序列數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢和局限性。3、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在寵物訓(xùn)練中的作用是什么？4、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在管理學(xué)中的決策支持。5、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)中在線學(xué)習(xí)的特點和應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用LSTM網(wǎng)絡(luò)對旅游景點的客流量進(jìn)行預(yù)測。2、（本題5分）通過層次聚類方法對一組基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，探討基因之間的相似性。3、（本題5分）依據(jù)分子生物學(xué)數(shù)據(jù)研究基因表達(dá)和調(diào)控。4、（本題5分）利用隨機(jī)森林模型對電影的評分進(jìn)行預(yù)測。5、（本題5分）借助