馬鞍山師范高等?？茖W(xué)?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(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3頁馬鞍山師范高等?？茖W(xué)校《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實(shí)踐》

2023-2024學(xué)年第二學(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25個(gè)小題，每小題1分，共25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，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來學(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，通過估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值來選擇最優(yōu)動(dòng)作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計(jì)算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(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2、想象一個(gè)圖像分類的競賽，要求在有限的計(jì)算資源和時(shí)間內(nèi)達(dá)到最高的準(zhǔn)確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)，通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時(shí)C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計(jì)算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學(xué)習(xí)，組合多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率，但訓(xùn)練成本高3、在一個(gè)醫(yī)療診斷項(xiàng)目中，我們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標(biāo)、病史等信息。在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮多個(gè)因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關(guān)系C.支持向量機(jī)算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機(jī)森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性4、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)練過程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問題？（）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)5、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會出現(xiàn)欠擬合問題6、在評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，通常會使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型，用于預(yù)測患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問題的模型評估，值越小表示模型性能越好7、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8、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對圖像中的物體進(jìn)行實(shí)例分割，除了常見的深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.模型融合D.以上技術(shù)都可以9、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是10、在集成學(xué)習(xí)中，Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓(xùn)練多個(gè)弱分類器。如果一個(gè)樣本在之前的分類器中被錯(cuò)誤分類，它的權(quán)重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機(jī)變化11、假設(shè)要對一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的降維策略12、想象一個(gè)無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務(wù)，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能是最關(guān)鍵的？（）A.目標(biāo)檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準(zhǔn)確地識別多個(gè)對象，但對小目標(biāo)檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進(jìn)行像素級的分類，但計(jì)算量較大C.實(shí)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(gè)體，但模型復(fù)雜D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)具體場景和需求進(jìn)行選擇和優(yōu)化13、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14、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評估的說法中，錯(cuò)誤的是：常用的模型評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗(yàn)證等方法來評估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評估的說法錯(cuò)誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預(yù)測為正類的比例D.模型的評估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場景15、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)決策樹模型來預(yù)測客戶是否會購買某種產(chǎn)品，給定了客戶的個(gè)人信息和購買歷史等數(shù)據(jù)。以下關(guān)于過擬合的描述和解決方法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過擬合的發(fā)生C.對決策樹進(jìn)行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復(fù)雜度，例如減少?zèng)Q策樹的深度，會導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題16、在進(jìn)行異常檢測時(shí)，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計(jì)算樣本之間的距離來識別異常點(diǎn)C.基于密度的方法認(rèn)為異常點(diǎn)的局部密度顯著低于正常點(diǎn)D.所有的異常檢測方法都能準(zhǔn)確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況17、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG18、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)間序列預(yù)測任務(wù)，例如預(yù)測股票價(jià)格的走勢。在選擇合適的模型時(shí)，需要考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，如趨勢、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時(shí)間序列中的長期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數(shù)據(jù)效果較好19、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于情感分析的深度學(xué)習(xí)模型，需要對模型進(jìn)行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法20、考慮一個(gè)回歸問題，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)測非常準(zhǔn)確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能21、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時(shí)，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類問題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測為正類預(yù)測為負(fù)類實(shí)際為正類8020實(shí)際為負(fù)類1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%22、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23、在處理文本分類任務(wù)時(shí)，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(xiàng)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(shí)性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計(jì)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24、假設(shè)正在研究一個(gè)語音合成任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要25、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時(shí)，除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來更詳細(xì)地分析模型的性能。對于一個(gè)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(gè)指標(biāo)可以通過混淆矩陣計(jì)算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。2、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在病理學(xué)中的樣本分析。3、（本題5分）談?wù)剬哟尉垲愃惴ǖ幕舅枷搿?、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在精神醫(yī)學(xué)中的研究成果有哪些？三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測，降低次品率。2、（本題5分）利用邏輯回歸算法對鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1值。3、（本題5分）使用Adaboost算法對網(wǎng)絡(luò)流量中的異常進(jìn)行檢測。4、（本題5分）基于航空航天故障數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷和預(yù)測，保障飛行安全