衡陽科技職業(yè)學院《機器學習算法與應(yīng)用》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁衡陽科技職業(yè)學院

《機器學習算法與應(yīng)用》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、機器學習在圖像識別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務(wù)。常見的圖像識別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。那么，下列關(guān)于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關(guān)系不大D.機器學習在圖像識別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學習、對抗攻擊等2、假設(shè)正在進行一個特征選擇任務(wù)，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區(qū)分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標變量之間的相關(guān)性？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以3、考慮一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點D.以上方法都不合適，無法進行有效推薦4、在進行自動特征工程時，以下關(guān)于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的自動特征學習可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預D.自動特征工程需要大量的計算資源和時間，但可以提高特征工程的效率5、在一個圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升6、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務(wù)，如醫(yī)療診斷，應(yīng)優(yōu)先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復雜度和可解釋性7、在一個強化學習的應(yīng)用中，環(huán)境的狀態(tài)空間非常大且復雜。以下哪種策略可能有助于提高學習效率？（）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，但模型復雜D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)具體環(huán)境進行調(diào)整8、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9、假設(shè)正在研究一個自然語言處理任務(wù)，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(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點10、在一個異常檢測問題中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠遠多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學習算法，可能會因為數(shù)據(jù)不平衡而導致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構(gòu)建一個二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學習算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數(shù)據(jù)進行平衡處理，如復制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機器學習解決11、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）12、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當前任務(wù)13、假設(shè)我們正在訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓練數(shù)據(jù)量不足B.模型過于復雜，導致過擬合C.學習率設(shè)置過高D.以上原因都有可能14、假設(shè)正在構(gòu)建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進行預處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點，在預處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進行分幀和加窗C.將語音信號轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對語音信號進行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量15、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機16、在構(gòu)建一個機器學習模型時，如果數(shù)據(jù)中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項B.減少訓練輪數(shù)C.增加模型的復雜度D.以上方法都不行17、考慮一個時間序列預測問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以18、在一個文本分類任務(wù)中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨立。然而，在實際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關(guān)性。以下關(guān)于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應(yīng)用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設(shè)，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關(guān)性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務(wù)中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對文本數(shù)據(jù)進行特殊處理，使其滿足特征獨立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類19、某研究需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學習方法在處理此類自然語言處理任務(wù)時經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機器學習分類算法C.深度學習情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點20、在深度學習中，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二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述在金融風險管理中，機器學習的作用。2、（本題5分）解釋機器學習在表觀遺傳學中的調(diào)控預測。3、（本題5分）解釋機器學習在體育數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。4、（本題5分）談?wù)勗诟呔S數(shù)據(jù)中，如何進行特征工程。5、（本題5分）簡述機器學習在智能客服中的實現(xiàn)。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助法醫(yī)學數(shù)據(jù)進行司法鑒定和犯罪調(diào)查。2、（本題5分）借助代謝網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)研究代謝途徑的調(diào)控和優(yōu)化。3、（本題5分）通過婦產(chǎn)科學數(shù)據(jù)保障母嬰健康和處理婦產(chǎn)科疾病。4、（本題5分）利用GAN生成新的藝術(shù)作品。5、（本題5分）使用Adaboost算法對圖像中的目標進行檢測。四、論述題（本大題共3個小題，