安徽大學《機器學習實驗》2022-2023學年第一學期期末試卷

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《機器學習實驗》2022-2023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15個小題，每小題2分，共30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、假設正在研究一個語音合成任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術在語音合成中起到關鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉換模型C.語音韻律模型D.以上技術都很重要2、在進行遷移學習時，以下關于遷移學習的應用場景和優(yōu)勢，哪一項是不準確的？（）A.當目標任務的數(shù)據(jù)量較少時，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預訓練的模型進行遷移學習B.可以將在一個領域學習到的模型參數(shù)直接應用到另一個不同但相關的領域中C.遷移學習能夠加快模型的訓練速度，提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只適用于深度學習模型，對于傳統(tǒng)機器學習模型不適用3、在進行模型融合時，以下關于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何4、在評估機器學習模型的性能時，通常會使用多種指標。假設我們有一個二分類模型，用于預測患者是否患有某種疾病。以下關于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準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確B.召回率是被正確預測為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.F1分數(shù)是準確率和召回率的調和平均值，綜合考慮了模型的準確性和全面性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5、在一個信用評估的問題中，需要根據(jù)個人的信用記錄、收入、債務等信息評估其信用風險。以下哪種模型評估指標可能是最重要的？（）A.準確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)集中可能不準確B.召回率（Recall），關注正例的識別能力，但可能導致誤判增加C.F1分數(shù)，綜合考慮準確率和召回率，但對不同類別的權重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評估模型在不同閾值下的性能，對不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健6、在進行強化學習中的策略優(yōu)化時，以下關于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強化學習任務中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務特點進行選擇7、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8、某機器學習模型在訓練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導致這種情況的原因？（）A.學習率過高B.模型過于復雜C.數(shù)據(jù)預處理不當D.以上原因都有可能9、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，同時希望保留數(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-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器10、假設正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標簽的客戶數(shù)據(jù)進行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法11、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是12、在一個強化學習問題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術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C.狀態(tài)抽象D.以上技術都可以13、某研究團隊正在開發(fā)一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數(shù)據(jù)？（）A.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能14、在一個異常檢測的任務中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結果影響較大D.以上算法結合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合15、在構建機器學習模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設我們正在訓練一個邏輯回歸模型。以下關于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對模型的約束越強，可能導致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）機器學習中自適應矩估計（Adam）優(yōu)化算法的優(yōu)點是什么？2、（本題5分）簡述在智能電網(wǎng)中，機器學習的應用。3、（本題5分）什么是自編碼器的重構誤差？如何利用它進行異常檢測？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在智能醫(yī)療影像分析中的應用。分析機器學習算法如何用于醫(yī)學圖像分類、分割、檢測等任務。討論面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢。2、（本題5分）探討深度學習中的Transformer架構在自然語言處理中的應用。分析其優(yōu)勢及對未來語言處理的影響。3、（本題5分）分析機器學習在醫(yī)療影像診斷中的應用，如X光、CT、MRI等圖像分析，討論其對醫(yī)療診斷準確性的提高。4、（本題5分）闡述機器學習中的模型融合技術。解釋模型融合的重要性，介紹常見的融合方法。分析模型融合對機器學習模型性能的提升效果。5、（本題5分）分析機器學習算