中南民族大學《機器學習》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁中南民族大學《機器學習》

2023-2024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25個小題，每小題1分，共25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、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據(jù)具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化3、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高4、在一個多標簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。以下哪種方法可以有效地處理多標簽分類任務？（）A.將多標簽問題轉化為多個二分類問題，分別進行預測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標簽分別訓練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標簽分類問題無法通過機器學習解決5、在一個監(jiān)督學習問題中，我們需要評估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）6、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)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7、強化學習中的智能體通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略。以下關于強化學習的說法中，錯誤的是：強化學習的目標是最大化累計獎勵。智能體根據(jù)當前狀態(tài)選擇動作，環(huán)境根據(jù)動作反饋新的狀態(tài)和獎勵。那么，下列關于強化學習的說法錯誤的是（）A.Q學習是一種基于值函數(shù)的強化學習算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強化學習算法C.強化學習算法只適用于離散動作空間，對于連續(xù)動作空間不適用D.強化學習可以應用于機器人控制、游戲等領域8、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9、假設正在開發(fā)一個用于圖像分割的機器學習模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵損失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用10、在處理文本分類任務時，除了傳統(tǒng)的機器學習算法，深度學習模型也表現(xiàn)出色。假設我們要對新聞文章進行分類。以下關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（RNN）及其變體如長短期記憶網(wǎng)絡（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（CNN）也可以應用于文本分類，通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構在處理長文本時性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計算復雜度較高D.深度學習模型在文本分類任務中總是比傳統(tǒng)機器學習算法（如樸素貝葉斯、支持向量機）效果好11、假設正在研究一個自然語言處理任務，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學習模型在捕捉句子的長期依賴關系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網(wǎng)絡（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（GCN）D.以上模型都有其特點12、在進行機器學習模型評估時，除了準確性等常見指標外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）13、在機器學習中，特征選擇是一項重要的任務，旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進行特征選擇時，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關性分析，選擇與目標變量高度相關的特征B.隨機選擇一部分特征，進行試驗和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領域知識和經(jīng)驗，手動選擇特征14、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時，如果學習率設置過大，可能會導致以下哪種情況（）A.收斂速度加快B.陷入局部最優(yōu)解C.模型無法收斂D.以上情況都不會發(fā)生15、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)絡層數(shù)C.減小學習率D.以上方法都可能有效16、假設正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞等信息來預測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期17、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，但合成樣本的質量難以保證D.以上方法結合使用，并結合模型調整進行優(yōu)化18、某機器學習項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）與注意力機制的結合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調D.以上模型都有可能19、某機器學習項目旨在識別手寫數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風格和質量的手寫數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉C.隨機添加噪聲D.以上技術都可以20、在機器學習中，數(shù)據(jù)預處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關于數(shù)據(jù)預處理的說法中，錯誤的是：數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標準化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質量和可用性。那么，下列關于數(shù)據(jù)預處理的說法錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標準化將數(shù)據(jù)的均值和標準差調整為特定的值D.數(shù)據(jù)預處理對模型的性能影響不大，可以忽略21、某機器學習模型在訓練時出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以22、在一個異常檢測任務中，如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于距離的方法，如K近鄰B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚類的方法，如K-MeansD.以上都不行23、在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）被廣泛應用于圖像識別等領域。假設我們正在設計一個CNN模型，對于圖像分類任務，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24、假設要對一個時間序列數(shù)據(jù)進行預測，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25、假設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、興趣偏好和社交關系為其推薦相關的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術可能是最適合的？（）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）簡述機器學習在物理學中的應用。2、（本題5分）解釋如何將二分類模型擴展到多分類問題。3、（本題5分）簡述機器學習在烹飪藝術中的菜品創(chuàng)新。4、（本題5分）什么是特征工程？為什么它在機器學習中很重要？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過SVM算法對圖像中的動物進行分類。2、（本題5分）使用樸素貝葉斯算法對網(wǎng)頁內(nèi)容進行分類。3、（本題5分）通過園藝設計數(shù)據(jù)規(guī)劃美麗的花園景觀。4、（本題5分）使用CNN對指紋的細節(jié)特征進行提取。5、（本題5分）通過S