下載本文檔
版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè),共1頁(yè)重慶理工大學(xué)
《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共30個(gè)小題,每小題1分,共30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、當(dāng)使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí),如果數(shù)據(jù)不是線性可分的,通常會(huì)采用以下哪種方法()A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類(lèi)算法2、在一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的項(xiàng)目中,需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等多種因素來(lái)預(yù)測(cè)其違約的可能性。同時(shí),要求模型能夠適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略可能是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.構(gòu)建一個(gè)線性回歸模型,簡(jiǎn)單直觀,易于解釋和更新,但可能無(wú)法處理復(fù)雜的非線性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型,結(jié)合正則化技術(shù)防止過(guò)擬合,能夠處理二分類(lèi)問(wèn)題,但對(duì)于多因素的復(fù)雜關(guān)系表達(dá)能力有限C.建立多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)數(shù)來(lái)捕捉復(fù)雜關(guān)系,但訓(xùn)練難度較大,容易過(guò)擬合D.采用基于隨機(jī)森林的集成學(xué)習(xí)方法,結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu),能夠處理多因素和非線性關(guān)系,且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力3、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)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(shuō)法中,錯(cuò)誤的是:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu),可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)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(shuō)法錯(cuò)誤的是()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門(mén)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(shí)間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示,不需要人工設(shè)計(jì)特征4、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5、在一個(gè)回歸問(wèn)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(xiàng)式回歸B.高斯過(guò)程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸6、某公司希望通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求,以便更有效地進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃和庫(kù)存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)、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(cè)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7、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中,智能體需要在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)稀疏,以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)?()A.獎(jiǎng)勵(lì)塑造B.策略梯度估計(jì)的改進(jìn)C.經(jīng)驗(yàn)回放D.以上技術(shù)都可以8、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)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(dòng)搜索和優(yōu)化超參數(shù)?()A.隨機(jī)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9、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中,如果智能體需要與多個(gè)對(duì)手進(jìn)行交互和競(jìng)爭(zhēng),以下哪種算法可以考慮對(duì)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10、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型,需要考慮用戶的短期興趣和長(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣?()A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能11、假設(shè)正在研究一個(gè)語(yǔ)音合成任務(wù),需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)在語(yǔ)音合成中起到關(guān)鍵作用?()A.聲碼器B.文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換模型C.語(yǔ)音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要12、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種方法可能是首選?()A.自編碼器(Autoencoder),通過(guò)重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征,但可能無(wú)法發(fā)現(xiàn)復(fù)雜模式B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成新數(shù)據(jù),但訓(xùn)練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN),能夠提取高層特征,但訓(xùn)練難度較大D.以上方法都可以嘗試,根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求選擇13、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí),過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。過(guò)擬合意味著模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好,但在新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過(guò)擬合,可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過(guò)擬合?()A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項(xiàng)C.使用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量14、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量,有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù),如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征,例如計(jì)算交通流量的日變化率,有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的特征,去除冗余或無(wú)關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次,后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化15、在特征工程中,獨(dú)熱編碼(One-HotEncoding)用于()A.處理類(lèi)別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是16、考慮一個(gè)回歸問(wèn)題,我們要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。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(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。在選擇評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能時(shí),需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差,還考慮了偏差的平方?()A.平均絕對(duì)誤差(MAE)B.均方誤差(MSE)C.決定系數(shù)(R2)D.準(zhǔn)確率(Accuracy)17、在分類(lèi)問(wèn)題中,如果正負(fù)樣本比例嚴(yán)重失衡,以下哪種評(píng)價(jià)指標(biāo)更合適?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差18、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行主題建模,以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模?()A.潛在狄利克雷分配(LDA)B.非負(fù)矩陣分解(NMF)C.概率潛在語(yǔ)義分析(PLSA)D.以上方法都常用19、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取。以下哪種特征在語(yǔ)音識(shí)別中被廣泛使用?()A.梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)B.線性預(yù)測(cè)編碼(LPC)C.感知線性預(yù)測(cè)(PLP)D.以上特征都常用20、某研究需要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維,同時(shí)希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入(t-SNE)D.自編碼器21、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22、在一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)的問(wèn)題中,需要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來(lái)提前預(yù)測(cè)哪些客戶可能會(huì)流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的?()A.手動(dòng)選擇和構(gòu)建與客戶流失相關(guān)的特征,如消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額的變化等,但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動(dòng)特征選擇算法,如基于相關(guān)性或基于樹(shù)模型的特征重要性評(píng)估,但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進(jìn)行特征變換,如對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化等,以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能,但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結(jié)合使用,綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和模型需求23、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.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況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)24、考慮一個(gè)回歸問(wèn)題,我們使用均方誤差(MSE)作為損失函數(shù)。如果模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的MSE較大,這意味著什么()A.模型的預(yù)測(cè)非常準(zhǔn)確B.模型存在過(guò)擬合C.模型存在欠擬合D.無(wú)法確定模型的性能25、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,但是訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題?()A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)26、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)了過(guò)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(guò)擬合?()A.增加訓(xùn)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27、在構(gòu)建一個(gè)圖像識(shí)別模型時(shí),需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問(wèn)題,以下哪種預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)組合可能最為有效?()A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對(duì)比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)28、假設(shè)正在研究一個(gè)文本生成任務(wù),例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語(yǔ)言生成中表現(xiàn)出色?()A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)C.門(mén)控循環(huán)單元(GRU)D.以上模型都常用于文本生成29、想象一個(gè)文本分類(lèi)的任務(wù),需要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類(lèi),如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。考慮到詞匯的多樣性和語(yǔ)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(jiǎn)單直觀,但向量維度高且稀疏B.詞袋模型(BagofWords),忽略詞序但計(jì)算簡(jiǎn)單C.分布式詞向量,如Word2Vec或GloVe,能夠捕捉詞與詞之間的語(yǔ)義關(guān)系,但對(duì)多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生成的詞向量,具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力,但計(jì)算成本高30、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署時(shí),需要考慮模型的計(jì)算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,但實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的計(jì)算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量?()A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對(duì)模型進(jìn)行量化,如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù),提高模型的表達(dá)能力D.不進(jìn)行任何處理,直接部署模型二、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的主動(dòng)學(xué)習(xí)。解釋主動(dòng)學(xué)習(xí)的概念和原理,介紹常見(jiàn)的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。分析主動(dòng)學(xué)習(xí)在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)。2、(本題5分)論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。金融市場(chǎng)具有復(fù)雜性和不確定性,機(jī)器學(xué)習(xí)在其中面臨挑戰(zhàn),但也帶來(lái)了機(jī)遇。分析挑戰(zhàn)和機(jī)遇,并討論相應(yīng)的方法和策略。3、(本題5分)論述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、訓(xùn)練難點(diǎn)及在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用,如語(yǔ)言模型、機(jī)器翻譯等。4、(本題5分)論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中,如何處理文本數(shù)據(jù)的變長(zhǎng)特性。研究詞袋模型、序列模型等方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。5、(本題5分)結(jié)合實(shí)際案例,論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融市場(chǎng)波動(dòng)分析中的應(yīng)用。探討價(jià)格波動(dòng)預(yù)測(cè)、風(fēng)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- JJF(陜) 019-2019 混凝土氯離子電通量測(cè)定儀校準(zhǔn)規(guī)范
- 《讓安全伴你我同行》課件
- 增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的行動(dòng)計(jì)劃
- 研究員工激勵(lì)機(jī)制效果計(jì)劃
- 專業(yè)發(fā)展與教研活動(dòng)的關(guān)系計(jì)劃
- 精細(xì)化管理在倉(cāng)庫(kù)中的體現(xiàn)計(jì)劃
- 消防安全責(zé)任落實(shí)機(jī)制培訓(xùn)
- 小班情景劇表演項(xiàng)目的設(shè)計(jì)計(jì)劃
- 家用美容、保健電器具相關(guān)項(xiàng)目投資計(jì)劃書(shū)范本
- 《銷(xiāo)售管理培訓(xùn)》課件
- GB/T 10322.5-2016鐵礦石交貨批水分含量的測(cè)定
- 高三英語(yǔ)寫(xiě)作專項(xiàng)道歉信 感謝信 投訴信課件
- 高中數(shù)學(xué)高級(jí)教師職稱評(píng)審答辯題目
- 項(xiàng)目學(xué)習(xí)《動(dòng)物的類(lèi)群復(fù)習(xí)課》教學(xué)設(shè)計(jì)
- 超材料(metamaterials)教學(xué)講解課件
- 高凈值個(gè)人財(cái)富管理稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對(duì)課件講義
- 《農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全》系列講座課件
- PCR技術(shù)的發(fā)明、原理及應(yīng)用
- 20XX年高校維穩(wěn)工作案例(四)
- 智能養(yǎng)老市場(chǎng)洞察報(bào)告202210
- 二年級(jí)上冊(cè)語(yǔ)文課件 語(yǔ)文園地八 人教部編版(共19張PPT)
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論