武漢商學院《機器學習》2021-2022學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁武漢商學院《機器學習》

2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在分類問題中，如果正負樣本比例嚴重失衡，以下哪種評價指標更合適？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差2、在一個監(jiān)督學習問題中，我們需要評估模型在新數據上的泛化能力。如果數據集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）3、集成學習是一種提高機器學習性能的方法。以下關于集成學習的說法中，錯誤的是：集成學習通過組合多個弱學習器來構建一個強學習器。常見的集成學習方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關于集成學習的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機采樣訓練數據來構建多個不同的學習器B.boosting方法通過逐步調整樣本權重來構建多個不同的學習器C.stacking方法將多個學習器的預測結果作為新的特征輸入到一個元學習器中D.集成學習方法一定比單個學習器的性能更好4、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經網絡的方法，如TransformerD.以上都不是5、在使用支持向量機（SVM）進行分類時，核函數的選擇對模型性能有重要影響。假設我們要對非線性可分的數據進行分類。以下關于核函數的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性核函數適用于數據本身接近線性可分的情況B.多項式核函數可以擬合復雜的非線性關系，但計算復雜度較高C.高斯核函數（RBF核）對數據的分布不敏感，適用于大多數情況D.選擇核函數時，只需要考慮模型的復雜度，不需要考慮數據的特點6、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境進行交互來學習最優(yōu)策略。假設一個機器人需要在復雜的環(huán)境中找到通往目標的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學習算法可能更適合解決這個問題？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數來選擇動作B.SARSA算法，基于當前策略進行策略評估和改進C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規(guī)劃算法7、假設要對一個時間序列數據進行預測，例如股票價格的走勢。數據具有明顯的趨勢和季節(jié)性特征。以下哪種時間序列預測方法可能較為合適？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數據特點8、在構建一個圖像識別模型時，需要對圖像數據進行預處理和增強。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預處理和增強技術組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉C.色彩空間轉換、均值濾波和圖像縮放D.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉9、當處理不平衡數據集（即某個類別在數據中占比極?。r，以下哪種方法可以提高模型對少數類別的識別能力（）A.對多數類別進行欠采樣B.對少數類別進行過采樣C.調整分類閾值D.以上方法都可以10、假設要對大量的文本數據進行主題建模，以發(fā)現潛在的主題和模式。以下哪種技術可能是最有效的？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能夠發(fā)現文本中的潛在主題，但對短文本效果可能不好B.非負矩陣分解（NMF），將文本矩陣分解為低秩矩陣，但解釋性相對較弱C.基于詞向量的聚類方法，如K-Means聚類，但依賴于詞向量的質量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結構，但計算復雜度較高11、機器學習中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數據的特點、問題的類型、計算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么，下列關于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數據集，優(yōu)先選擇復雜的深度學習算法B.對于高維度數據，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務，優(yōu)先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數據集，優(yōu)先選擇對不平衡數據敏感的算法12、在一個文本分類任務中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設特征之間相互獨立。然而，在實際的文本數據中，特征之間往往存在一定的相關性。以下關于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務中仍然表現良好C.為了提高性能，需要對文本數據進行特殊處理，使其滿足特征獨立的假設D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數據集，不適用于文本分類13、在進行數據預處理時，異常值的處理是一個重要環(huán)節(jié)。假設我們有一個包含員工工資數據的數據集。以下關于異常值處理的方法，哪一項是不正確的？（）A.可以通過可視化數據分布，直觀地發(fā)現異常值B.基于統計學方法，如三倍標準差原則，可以識別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數據的純凈性D.對異常值進行修正或替換，使其更符合數據的整體分布14、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數時，如果學習率設置過大，可能會導致以下哪種情況（）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15、在一個強化學習的應用中，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，結合值函數和策略梯度的優(yōu)點，但模型復雜D.以上方法結合使用，并根據具體環(huán)境進行調整二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明機器學習在教育領域的個性化學習。2、（本題5分）說明機器學習在運動醫(yī)學中的損傷評估。3、（本題5分）說明機器學習在美容美發(fā)行業(yè)中的形象設計。4、（本題5分）談談正則化在機器學習模型中的作用。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交通系統中的應用前景。討論交通流量控制、智能導航、車輛協同等方面的機器學習方法和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）詳細闡述在社交網絡分析中，機器學習在關系預測、社區(qū)發(fā)現等任務中的應用。分析社交網絡數據的特點和對模型的影響。3、（本題5分）論述機器學習在自然語言處理中的作用。包括文本分類、機器翻譯、情感分析等方面，闡述不同算法在這些任務中的優(yōu)勢與局限性。4、（本題5分）論述機器學習在汽車電子系統故障診斷中的應用。分析數據收集和處理方法，以及模型的準確性和可靠性。5、（本題5分）探討在工業(yè)生產中，機器學習在質量控制、故障預測和生產優(yōu)化方面的應用。分析工業(yè)數據的噪聲和不確定性對機器學習模型的影響。四、應用題