馬鞍山師范高等?？茖W校《機器學習基礎實踐》2023-2024學年第二學期期末試卷

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頁馬鞍山師范高等?？茖W校《機器學習基礎實踐》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在機器學習中，強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學習中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略2、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高3、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關(guān)系C.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性4、假設正在訓練一個深度學習模型，但是訓練過程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個問題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學習率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)5、欠擬合也是機器學習中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)和測試數(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)于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復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)集不會出現(xiàn)欠擬合問題6、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(guān)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(diào)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7、某機器學習模型在訓練時出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以8、某機器學習項目需要對圖像中的物體進行實例分割，除了常見的深度學習模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓練B.數(shù)據(jù)增強C.模型融合D.以上技術(shù)都可以9、在機器學習中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是10、在集成學習中，Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權(quán)重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機變化11、假設要對一個復雜的數(shù)據(jù)集進行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計算復雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的降維策略12、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關(guān)鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化13、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是14、在機器學習中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評估的說法中，錯誤的是：常用的模型評估指標有準確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗證等方法來評估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評估的說法錯誤的是（）A.準確率是指模型正確預測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預測為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預測為正類的比例D.模型的評估指標越高越好，不需要考慮具體的應用場景15、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預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，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓練數(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.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題16、在進行異常檢測時，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況17、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG18、假設正在進行一項時間序列預測任務，例如預測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，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（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19、假設正在開發(fā)一個用于情感分析的深度學習模型，需要對模型進行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學習中被廣泛使用？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.自適應矩估計（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法20、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。如果模型的預測值與真實值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預測非常準確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能21、在進行機器學習模型評估時，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設一個二分類問題的混淆矩陣如下：（）預測為正類預測為負類實際為正類8020實際為負類1090那么該模型的準確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%22、在一個分類問題中，如果需要對新出現(xiàn)的類別進行快速適應和學習，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學習模型B.增量學習模型C.遷移學習模型D.以上模型都可以23、在處理文本分類任務時，除了傳統(tǒng)的機器學習算法，深度學習模型也表現(xiàn)出色。假設我們要對新聞文章進行分類。以下關(guān)于文本分類模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體如長短期記憶網(wǎng)絡（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（CNN）也可以應用于文本分類，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，但其計算復雜度較高D.深度學習模型在文本分類任務中總是比傳統(tǒng)機器學習算法（如樸素貝葉斯、支持向量機）效果好24、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(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要25、在進行機器學習模型評估時，除了準確性等常見指標外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。對于一個二分類問題，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。以下哪個指標可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談如何使用機器學習進行圖像配準。2、（本題5分）說明機器學習在病理學中的樣本分析。3、（本題5分）談談層次聚類算法的基本思想。4、（本題5分）機器學習在精神醫(yī)學中的研究成果有哪些？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行產(chǎn)品質(zhì)量檢測，降低次品率。2、（本題5分）利用邏輯回歸算法對鳶尾花數(shù)據(jù)集進行分類，計算準確率、召回率和F1值。3、（本題5分）使用Adaboost算法對網(wǎng)絡流量中的異常進行檢測。4、（本題5分）基于航空航天故障數(shù)據(jù)進行故障診斷和預測，保障飛行安全