湖南文理學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖南文理學(xué)院《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、在一個(gè)圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對(duì)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?cè)谟?xùn)練過程中相互對(duì)抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標(biāo)是準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)圖像和生成器生成的圖像C.訓(xùn)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(xùn)練的進(jìn)行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升2、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù)，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結(jié)構(gòu)，同時(shí)詞匯量很大。為了有效地表示這些文本，以下哪種文本表示方法在深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語法樹表示3、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過程中對(duì)特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對(duì)于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹4、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)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(duì)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(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集的評(píng)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）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(cè)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(jiǎn)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(huì)出現(xiàn)欠擬合問題6、在進(jìn)行聚類分析時(shí)，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響7、在進(jìn)行特征工程時(shí)，需要對(duì)連續(xù)型特征進(jìn)行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化8、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通?？梢允褂媒徊骝?yàn)證技術(shù)來評(píng)估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個(gè)分類模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗(yàn)證，以下關(guān)于K的選擇，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.K=5，平衡計(jì)算成本和評(píng)估準(zhǔn)確性B.K=2，快速得到初步的評(píng)估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評(píng)估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個(gè)樣本都用于驗(yàn)證一次9、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時(shí)，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計(jì)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(jìn)C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進(jìn)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(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇10、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11、在一個(gè)信用評(píng)估的問題中，需要根據(jù)個(gè)人的信用記錄、收入、債務(wù)等信息評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種模型評(píng)估指標(biāo)可能是最重要的？（）A.準(zhǔn)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(zhǔn)確B.召回率（Recall），關(guān)注正例的識(shí)別能力，但可能導(dǎo)致誤判增加C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，但對(duì)不同類別的權(quán)重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評(píng)估模型在不同閾值下的性能，對(duì)不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健12、考慮一個(gè)情感分析任務(wù)，判斷一段文本所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡(jiǎn)單直觀，計(jì)算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學(xué)習(xí)的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復(fù)雜程度13、在一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)的問題中，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14、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。語音信號(hào)具有時(shí)變、非平穩(wěn)等特點(diǎn)，在預(yù)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(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分幀和加窗C.將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量15、想象一個(gè)語音識(shí)別的系統(tǒng)開發(fā)，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。語音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結(jié)合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對(duì)短語音處理較好，但對(duì)復(fù)雜語音的適應(yīng)性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結(jié)合了DNN的特征學(xué)習(xí)能力和HMM的時(shí)序建模能力，但訓(xùn)練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）語音識(shí)別模型，直接從語音到文字，減少中間步驟，但對(duì)長(zhǎng)語音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構(gòu)的語音識(shí)別模型，利用自注意力機(jī)制捕捉長(zhǎng)距離依賴，性能優(yōu)秀，但計(jì)算資源需求大二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在舞蹈學(xué)中的動(dòng)作分析。2、（本題5分）什么是多任務(wù)學(xué)習(xí)？它與單任務(wù)學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么？3、（本題5分）什么是自監(jiān)督學(xué)習(xí)中的對(duì)比學(xué)習(xí)？舉例說明其應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）及其應(yīng)用。GAN是一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有強(qiáng)大的生成能力。介紹GAN的原理、結(jié)構(gòu)和應(yīng)用領(lǐng)域，如圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。2、（本題5分）詳細(xì)闡述在音頻分類任務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合聲學(xué)特征的應(yīng)用。分析不同聲學(xué)特征對(duì)分類效果的影響。3、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在保險(xiǎn)欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用，分析其對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性。4、（本題5分）詳細(xì)探討無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的自組織映射（SOM）算法的原理和應(yīng)用。分析SOM與其他聚類算法的異同和優(yōu)勢(shì)。5、（本題5分）分析