浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)算法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時間序列預(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，需要考慮時間序列的特點(diǎn)，如趨勢、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時具有較強(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2、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉(zhuǎn)換為向量B.進(jìn)行詞性標(biāo)注C.提取文本特征D.以上都是3、想象一個語音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預(yù)先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數(shù)式語音合成，通過模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓(xùn)練難度大4、在進(jìn)行圖像識別任務(wù)時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設(shè)計(jì)需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么，以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān)，主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整5、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個決策樹模型來預(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，例如減少決策樹的深度，會導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題6、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是7、假設(shè)正在開發(fā)一個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8、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過擬合，但會增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無關(guān)的特征，影響模型性能9、在處理文本分類任務(wù)時，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10、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(xùn)練過程中相互對抗。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11、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(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)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(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點(diǎn)C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)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(jī)器學(xué)習(xí)解決12、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應(yīng)用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以13、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測試誤差的關(guān)系C.過擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是14、假設(shè)正在進(jìn)行一個情感分析任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以15、在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（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？2、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在宗教研究中的數(shù)據(jù)分析。3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在生態(tài)遺傳學(xué)中的適應(yīng)機(jī)制研究。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)器學(xué)習(xí)在質(zhì)量控制、故障預(yù)測和生產(chǎn)優(yōu)化方面的應(yīng)用。分析工業(yè)數(shù)據(jù)的噪聲和不確定性對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的影響。2、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型解釋方法。分析局部解釋、全局解釋、可解釋性模型等方法的原理和應(yīng)用場景。3、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的多任務(wù)學(xué)習(xí)。解釋多任務(wù)學(xué)習(xí)的概念和重要性，介紹常見的多任務(wù)學(xué)習(xí)方法。分析多任務(wù)學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在天文學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景。如天體分類、星系演化預(yù)測等，分析數(shù)據(jù)量大和復(fù)雜性的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源管理系統(tǒng)