重慶理工大學(xué)《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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、假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足B.模型過(guò)于復(fù)雜，導(dǎo)致過(guò)擬合C.學(xué)習(xí)率設(shè)置過(guò)高D.以上原因都有可能2、在自然語(yǔ)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、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負(fù)矩陣分解（NMF）C.概率潛在語(yǔ)義分析（PLSA）D.以上方法都常用4、在進(jìn)行模型壓縮時(shí)，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進(jìn)行低精度表示，如從32位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識(shí)蒸餾是將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到一個(gè)較小的模型中，實(shí)現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會(huì)導(dǎo)致模型性能?chē)?yán)重下降，因此在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用5、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評(píng)估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)大小相等的子集，依次選擇其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過(guò)計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過(guò)程中同時(shí)調(diào)整多個(gè)超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過(guò)高，不適用6、在集成學(xué)習(xí)中，Adaboost算法通過(guò)調(diào)整樣本的權(quán)重來(lái)訓(xùn)練多個(gè)弱分類(lèi)器。如果一個(gè)樣本在之前的分類(lèi)器中被錯(cuò)誤分類(lèi)，它的權(quán)重會(huì)（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機(jī)變化7、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時(shí)，如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過(guò)大，可能會(huì)導(dǎo)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(wú)法收斂D.以上情況都不會(huì)發(fā)生8、在評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，通常會(huì)使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個(gè)二分類(lèi)模型，用于預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類(lèi)別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類(lèi)問(wèn)題的模型評(píng)估，值越小表示模型性能越好9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，異常值的處理是一個(gè)重要環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于異常值處理的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)可視化數(shù)據(jù)分布，直觀地發(fā)現(xiàn)異常值B.基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如三倍標(biāo)準(zhǔn)差原則，可以識(shí)別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數(shù)據(jù)的純凈性D.對(duì)異常值進(jìn)行修正或替換，使其更符合數(shù)據(jù)的整體分布10、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關(guān)重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢(shì)？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹(shù)C.集成學(xué)習(xí)模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型11、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來(lái)分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測(cè)為正類(lèi)預(yù)測(cè)為負(fù)類(lèi)實(shí)際為正類(lèi)8020實(shí)際為負(fù)類(lèi)1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%12、假設(shè)正在研究一個(gè)文本生成任務(wù)，例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語(yǔ)言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成13、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，我們通常會(huì)使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估不同模型的性能。如果在交叉驗(yàn)證中，某個(gè)模型的性能波動(dòng)較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進(jìn)一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問(wèn)題C.交叉驗(yàn)證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)14、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體需要在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)塑造B.策略梯度估計(jì)的改進(jìn)C.經(jīng)驗(yàn)回放D.以上技術(shù)都可以15、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹(shù)回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用16、在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過(guò)采樣少數(shù)類(lèi)樣本，增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合B.欠采樣多數(shù)類(lèi)樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質(zhì)量難以保證D.以上方法結(jié)合使用，并結(jié)合模型調(diào)整進(jìn)行優(yōu)化17、在一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)的問(wèn)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(lái)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(shù)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18、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，除了考慮模型的性能指標(biāo)，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過(guò)擬合B.簡(jiǎn)單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對(duì)于一些對(duì)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(fù)雜的黑盒模型D.在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問(wèn)題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性19、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)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(lèi)C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以20、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，簡(jiǎn)化了概率計(jì)算B.對(duì)于連續(xù)型特征，通常需要先進(jìn)行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有要求，適用于各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時(shí)性能較差，容易出現(xiàn)過(guò)擬合21、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。那么，下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)模型的性能影響不大，可以忽略22、在一個(gè)信用評(píng)估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來(lái)判斷其信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)集存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即信用良好的用戶數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于信用不良的用戶。為了解決這個(gè)問(wèn)題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對(duì)少數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類(lèi)別的樣本設(shè)置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，忽略類(lèi)別不平衡23、假設(shè)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果幫助較?。ǎ〢.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)24、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：常用的模型評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等。可以通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)評(píng)估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評(píng)估的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本中真正為正類(lèi)的比例C.召回率是指真正為正類(lèi)的樣本中被模型預(yù)測(cè)為正類(lèi)的比例D.模型的評(píng)估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景25、在進(jìn)行特征工程時(shí)，如果特征之間存在共線性，即一個(gè)特征可以由其他特征線性表示，以下哪種方法可以處理共線性？（）A.去除相關(guān)特征B.對(duì)特征進(jìn)行主成分分析C.對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都可以26、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果需要考慮多個(gè)輸出變量之間的相關(guān)性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務(wù)學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以27、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)28、在進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時(shí)，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)B.可以將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)直接應(yīng)用到另一個(gè)不同但相關(guān)的領(lǐng)域中C.遷移學(xué)習(xí)能夠加快模型的訓(xùn)練速度，提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型不適用29、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡(jiǎn)單平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算簡(jiǎn)單，但可能無(wú)法充分利用各個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)B.基于加權(quán)平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權(quán)重，但權(quán)重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個(gè)模型的輸出作為新的特征輸入到一個(gè)元模型中進(jìn)行融合，但可能存在過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)D.基于注意力機(jī)制的融合，動(dòng)態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權(quán)重，能夠更好地適應(yīng)不同情況，但實(shí)現(xiàn)較復(fù)雜30、在一個(gè)圖像分類(lèi)任務(wù)中，如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，以下哪種輕量級(jí)模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在物流倉(cāng)儲(chǔ)中的貨物定位中的應(yīng)用，分析其對(duì)物流管理效率的提升。2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型可解釋性對(duì)于實(shí)際應(yīng)用有何重要意義？結(jié)合具體案例，分析如何提高模型的透明度和可理解性。3、（本題5分）結(jié)合實(shí)際案例，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在物流成本控制中的應(yīng)用。探討運(yùn)輸成本降低、倉(cāng)儲(chǔ)成本優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)效率提升等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在電信客戶滿意度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。分析數(shù)據(jù)收集和處理方法，以及模型的準(zhǔn)確性和可靠性。5、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源管理系統(tǒng)中的作用與挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源管