武漢音樂學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)與開發(fā)框架》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁武漢音樂學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)與開發(fā)框架》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時(shí)，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計(jì)算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進(jìn)C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進(jìn)算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇2、當(dāng)使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，通常會采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類算法3、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)語音識別系統(tǒng)，需要對語音信號進(jìn)行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線性預(yù)測編碼（LPC）C.感知線性預(yù)測（PLP）D.以上特征都常用4、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評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)證來評估一個(gè)分類模型。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)子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過程中同時(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，對于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過高，不適用5、考慮一個(gè)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(yù)測值與真實(shí)值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預(yù)測非常準(zhǔn)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6、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗(yàn)之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導(dǎo)致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗(yàn)，可能會錯(cuò)過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調(diào)整學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓(xùn)練的輪數(shù)7、在一個(gè)分類問題中，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.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以8、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過平均多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果來進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個(gè)模型的性能如何9、在一個(gè)聚類問題中，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，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)作為初始聚類中心C.計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以，對最終聚類結(jié)果沒有影響10、在一個(gè)圖像識別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數(shù)類樣本，增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過擬合B.欠采樣多數(shù)類樣本，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11、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)在自然語言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成12、在機(jī)器學(xué)習(xí)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13、考慮在一個(gè)圖像識別任務(wù)中，需要對不同的物體進(jìn)行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可能是有效的（）A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進(jìn)行模糊處理D.減小圖像的分辨率14、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對大量的圖像進(jìn)行分類，但是計(jì)算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計(jì)算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮15、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)用場景和優(yōu)勢，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，對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型不適用16、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG17、在一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，出現(xiàn)了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個(gè)問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效18、某公司希望通過機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測產(chǎn)品的需求，以便更有效地進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃和庫存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)因素和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多方面信息。在這種復(fù)雜的多因素預(yù)測任務(wù)中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機(jī)（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.隨機(jī)森林19、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對疾病進(jìn)行預(yù)測。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？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹C.集成學(xué)習(xí)模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型20、在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進(jìn)行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對模型的約束越強(qiáng)，可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時(shí)使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨(dú)使用L1或L2正則化效果好21、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)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(shí)，需要考慮時(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)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22、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計(jì)算D.以上方法都可以23、想象一個(gè)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24、想象一個(gè)圖像識別的任務(wù)，需要對大量的圖片進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達(dá)到較好的識別效果，同時(shí)考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如基于特征工程的支持向量機(jī)，需要手動設(shè)計(jì)特征，但計(jì)算量相對較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如只有一到兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練速度較快，但可能無法捕捉復(fù)雜的圖像特征C.運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNet架構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)特征，識別效果好，但計(jì)算資源需求大，訓(xùn)練時(shí)間長D.利用遷移學(xué)習(xí)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，如Inception模型，微調(diào)應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù)，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源25、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括聚類和降維等方法。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯(cuò)誤的是：聚類算法將數(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)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯(cuò)誤的是（）A.K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并且對初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結(jié)構(gòu)的聚類結(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.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要任何先驗(yàn)知識，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述梯度下降法在優(yōu)化模型參數(shù)中的作用。2、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測。3、（本題5分）談?wù)勚С窒蛄繖C(jī)（SVM）在分類問題中的優(yōu)勢。4、（本題5分）什么是模型的不確定性估計(jì)？為什么它很重要？三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用眼科醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)檢測眼部疾病。2、（本題5分）運(yùn)用回歸模型預(yù)測水力發(fā)電的發(fā)電量。3、（本題5分）通過聚類算法對超市顧客的購買行為進(jìn)行分析。4、（本題5分）使用梯度提升樹（GBDT）模型預(yù)測學(xué)生的考試成績，分析影響成績的因素。5、（