滇西科技師范學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(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(yè)，共3頁(yè)滇西科技師范學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以2、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取的行動(dòng)總是導(dǎo)致低獎(jiǎng)勵(lì)，它應(yīng)該（）A.繼續(xù)采取相同的行動(dòng)，希望情況會(huì)改善B.隨機(jī)選擇其他行動(dòng)C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動(dòng)D.調(diào)整策略以避免采取該行動(dòng)3、在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，如文本分類(lèi)，詞向量表示是基礎(chǔ)。常見(jiàn)的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個(gè)大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時(shí)考慮到計(jì)算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.Word2Vec可以通過(guò)CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息，能夠捕捉更全局的語(yǔ)義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)4、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)了過(guò)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(guò)擬合？（）A.增加訓(xùn)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5、在一個(gè)氣候預(yù)測(cè)的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長(zhǎng)期趨勢(shì)等特征。以下哪種預(yù)測(cè)方法可能是最有效的？（）A.簡(jiǎn)單的線性時(shí)間序列模型，如自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對(duì)復(fù)雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動(dòng)平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對(duì)于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學(xué)習(xí)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門(mén)控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長(zhǎng)序列和復(fù)雜的非線性關(guān)系，但需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時(shí)間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢(shì)，但模型復(fù)雜度和調(diào)參難度較高6、機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個(gè)因素。以下關(guān)于算法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、問(wèn)題的類(lèi)型、計(jì)算資源等因素。不同的算法適用于不同的場(chǎng)景。那么，下列關(guān)于算法選擇的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對(duì)于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，優(yōu)先選擇計(jì)算速度快的算法D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對(duì)不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法7、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類(lèi)準(zhǔn)確性B.降低分類(lèi)準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒(méi)有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)8、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯(cuò)誤標(biāo)簽，以下哪種模型可能對(duì)這類(lèi)噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹(shù)9、考慮一個(gè)圖像分割任務(wù)，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長(zhǎng)C.邊緣檢測(cè)D.以上都是10、在構(gòu)建一個(gè)用于圖像識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時(shí)，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復(fù)雜的圖像特征，提高識(shí)別準(zhǔn)確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力11、在一個(gè)異常檢測(cè)的任務(wù)中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點(diǎn)。以下哪種異常檢測(cè)算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點(diǎn)，但對(duì)參數(shù)敏感B.一類(lèi)支持向量機(jī)（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對(duì)數(shù)據(jù)分布的假設(shè)較強(qiáng)C.基于聚類(lèi)的異常檢測(cè)，將遠(yuǎn)離聚類(lèi)中心的點(diǎn)視為異常，但聚類(lèi)效果對(duì)結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的方法或進(jìn)行組合12、在一個(gè)聚類(lèi)問(wèn)題中，需要將一組數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到不同的簇中，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高，不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類(lèi)，以下關(guān)于K-Means算法的初始化步驟，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類(lèi)中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類(lèi)中心C.計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值作為初始聚類(lèi)中心D.以上方法都可以，對(duì)最終聚類(lèi)結(jié)果沒(méi)有影響13、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)決策樹(shù)模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某種產(chǎn)品，給定了客戶的個(gè)人信息和購(gòu)買(mǎi)歷史等數(shù)據(jù)。以下關(guān)于過(guò)擬合的描述和解決方法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.過(guò)擬合表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過(guò)擬合的發(fā)生C.對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過(guò)擬合D.降低模型的復(fù)雜度，例如減少?zèng)Q策樹(shù)的深度，會(huì)導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無(wú)法解決過(guò)擬合問(wèn)題14、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15、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括聚類(lèi)和降維等方法。以下關(guān)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：聚類(lèi)算法將數(shù)據(jù)分成不同的組，而降維算法則將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。那么，下列關(guān)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.K均值聚類(lèi)算法需要預(yù)先指定聚類(lèi)的個(gè)數(shù)K，并且對(duì)初始值比較敏感B.層次聚類(lèi)算法可以生成樹(shù)形結(jié)構(gòu)的聚類(lèi)結(jié)果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數(shù)據(jù)的主要特征D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要任何先驗(yàn)知識(shí)，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動(dòng)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）什么是門(mén)控循環(huán)單元（GRU）？它與LSTM的區(qū)別是什么？2、（本題5分）簡(jiǎn)述在教育領(lǐng)域，個(gè)性化學(xué)習(xí)中機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在情感分析中的作用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的遷移學(xué)習(xí)有何意義？結(jié)合具體案例，分析其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)。2、（本題5分）論述在異常檢測(cè)中，如何結(jié)合無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法提高檢測(cè)性能。研究異常樣本的標(biāo)注策略和模型融合方式。3、（本題5分）論述集成學(xué)習(xí)的方法，如隨機(jī)森林、AdaBoost等的原理及優(yōu)勢(shì)，分析其在提高模型性能方面的作用。4、（本題5分）結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在物流倉(cāng)儲(chǔ)管理中的作用。分析庫(kù)存優(yōu)化、貨物分揀、倉(cāng)庫(kù)布局等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的自編碼器。