煙臺城市科技職業(yè)學(xué)院《機(jī)器智能與信息對抗》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁煙臺城市科技職業(yè)學(xué)院《機(jī)器智能與信息對抗》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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(gè)小題，每小題2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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測試誤差的關(guān)系C.過擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是2、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測時(shí)，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.自回歸移動平均（ARMA）模型假設(shè)時(shí)間序列是線性的，通過對歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來進(jìn)行預(yù)測B.差分整合移動平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時(shí)間序列，通過差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時(shí)間序列中的長期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜的時(shí)間序列預(yù)測任務(wù)D.所有的時(shí)間序列預(yù)測方法都能準(zhǔn)確地預(yù)測未來的股票價(jià)格，不受市場不確定性和突發(fā)事件的影響3、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過擬合，但會增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無關(guān)的特征，影響模型性能4、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌?？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當(dāng)5、考慮一個(gè)回歸問題，我們要預(yù)測房價(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應(yīng)的房價(jià)。在選擇評估指標(biāo)來衡量模型的性能時(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)評估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測值與真實(shí)值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率（Accuracy）6、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時(shí)，如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，可能會導(dǎo)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7、集成學(xué)習(xí)是一種提高機(jī)器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：集成學(xué)習(xí)通過組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。常見的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機(jī)采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權(quán)重來構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個(gè)學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果作為新的特征輸入到一個(gè)元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個(gè)學(xué)習(xí)器的性能更好8、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(jì)一個(gè)CNN模型，對于圖像分類任務(wù)，以下哪個(gè)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9、在特征工程中，獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是10、在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)等。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預(yù)測連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務(wù)。支持向量機(jī)通過尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計(jì)算成本較高D.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關(guān)11、在進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景和優(yōu)勢，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時(shí)，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)B.可以將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)直接應(yīng)用到另一個(gè)不同但相關(guān)的領(lǐng)域中C.遷移學(xué)習(xí)能夠加快模型的訓(xùn)練速度，提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型不適用12、想象一個(gè)圖像識別的任務(wù)，需要對大量的圖片進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達(dá)到較好的識別效果，同時(shí)考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如基于特征工程的支持向量機(jī)，需要手動設(shè)計(jì)特征，但計(jì)算量相對較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如只有一到兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練速度較快，但可能無法捕捉復(fù)雜的圖像特征C.運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNet架構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)特征，識別效果好，但計(jì)算資源需求大，訓(xùn)練時(shí)間長D.利用遷移學(xué)習(xí)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，如Inception模型，微調(diào)應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù)，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源13、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)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(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14、在一個(gè)分類問題中，如果需要對新出現(xiàn)的類別進(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15、在一個(gè)多標(biāo)簽分類問題中，每個(gè)樣本可能同時(shí)屬于多個(gè)類別。例如，一篇文章可能同時(shí)涉及科技、娛樂和體育等多個(gè)主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問題，分別進(jìn)行預(yù)測B.使用一個(gè)單一的分類器，輸出多個(gè)概率值表示屬于各個(gè)類別的可能性C.對每個(gè)標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個(gè)獨(dú)立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理時(shí)空數(shù)據(jù)。2、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行人體姿態(tài)估計(jì)。3、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)中模型的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。討論風(fēng)險(xiǎn)評估、信用風(fēng)險(xiǎn)建模、市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用效果。2、（本題5分）詳細(xì)闡述在文本摘要生成任務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用和對摘要質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo)。分析如何生成簡潔準(zhǔn)確的文本摘要。3、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的多模態(tài)情感分析。解釋多模態(tài)情感分析的概念和重要性，介紹常見的多模態(tài)情感分析方法。分析多模態(tài)情感分析在不同領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在建筑智能化中的應(yīng)用。分析數(shù)據(jù)收集和模型選擇的關(guān)鍵問題，以及對建筑性能和用戶體驗(yàn)的影響。5、（本題5分）論述監(jiān)督學(xué)習(xí)中線性回歸