湖南工商大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線(xiàn)…………第1頁(yè)，共1頁(yè)湖南工商大學(xué)

《機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)》2021-2022學(xué)年第一學(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、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2、想象一個(gè)圖像識(shí)別的任務(wù)，需要對(duì)大量的圖片進(jìn)行分類(lèi)，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達(dá)到較好的識(shí)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(dòng)設(shè)計(jì)特征，但計(jì)算量相對(duì)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(wú)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(dòng)學(xué)習(xí)特征，識(shí)別效果好，但計(jì)算資源需求大，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)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3、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4、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5、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略?xún)?yōu)化時(shí)，以下關(guān)于策略?xún)?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(guò)直接計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)B.信賴(lài)域策略?xún)?yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過(guò)限制策略更新的幅度來(lái)保證策略的改進(jìn)C.近端策略?xún)?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?xún)?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6、在一個(gè)圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像?？紤]到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問(wèn)題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴(kuò)散模型，通過(guò)逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計(jì)算成本較高7、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)8、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確性等常見(jiàn)指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來(lái)更詳細(xì)地分析模型的性能。對(duì)于一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題，混淆矩陣包含了真陽(yáng)性（TP）、真陰性（TN）、假陽(yáng)性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個(gè)指標(biāo)可以通過(guò)混淆矩陣計(jì)算得到，并且對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集的評(píng)估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）9、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10、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11、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12、考慮一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均（SARIMA）模型D.以上都可以13、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶(hù)的短期興趣和長(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能14、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15、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶(hù)的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。如果數(shù)據(jù)具有稀疏性和冷啟動(dòng)問(wèn)題，以下哪種方法可以幫助改善推薦效果？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.混合推薦D.以上方法都可以嘗試16、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取。以下哪種特征在語(yǔ)音識(shí)別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線(xiàn)性預(yù)測(cè)編碼（LPC）C.感知線(xiàn)性預(yù)測(cè)（PLP）D.以上特征都常用17、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，智能體需要在環(huán)境中通過(guò)不斷嘗試和學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動(dòng)作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類(lèi)問(wèn)題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法18、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見(jiàn)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(xiàn)性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線(xiàn)性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是19、當(dāng)使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)不是線(xiàn)性可分的，通常會(huì)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(lèi)算法20、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征，以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。如果我們想要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)新房屋的價(jià)格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類(lèi)算法B.決策樹(shù)算法C.主成分分析（PCA）D.獨(dú)立成分分析（ICA）21、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)存在多重共線(xiàn)性，以下哪種方法可以用于解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以22、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23、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量，有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，例如計(jì)算交通流量的日變化率，有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的特征，去除冗余或無(wú)關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次，后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化24、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25、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶(hù)的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時(shí)，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶(hù)的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶(hù)之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無(wú)法進(jìn)行有效推薦26、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，例如在圖像中檢測(cè)出人物和車(chē)輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測(cè)27、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為預(yù)測(cè)的研究。我們擁有大量的客戶(hù)數(shù)據(jù)，包括個(gè)人信息、購(gòu)買(mǎi)歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用？（）A.主成分分析（PCA）B.線(xiàn)性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨(dú)立成分分析（ICA）28、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29、考慮一個(gè)回歸問(wèn)題，我們要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。在選擇評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能時(shí)，需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對(duì)誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率（Accuracy）30、在一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的項(xiàng)目中，需要根據(jù)客戶(hù)的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等多種因素來(lái)預(yù)測(cè)其違約的可能性。同時(shí)，要求模型能夠適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略可能是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.構(gòu)建一個(gè)線(xiàn)性回歸模型，簡(jiǎn)單直觀，易于解釋和更新，但可能無(wú)法處理復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術(shù)防止過(guò)擬合，能夠處理二分類(lèi)問(wèn)題，但對(duì)于多因素的復(fù)雜關(guān)系表達(dá)能力有限C.建立多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)數(shù)來(lái)捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過(guò)擬合D.采用基于隨機(jī)森林的集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線(xiàn)性關(guān)系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（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。2、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在海洋資源管理中的應(yīng)用。分析數(shù)據(jù)來(lái)源和處理方法，以及模型的準(zhǔn)確性和可靠性。3、（本題5分）論述圖像分類(lèi)任務(wù)中，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用可能性和局限性。分析如何結(jié)合多種算法提高圖像分類(lèi)的性能。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的增量學(xué)習(xí)。解釋增量學(xué)習(xí)的概念和原理，介紹常見(jiàn)的增量學(xué)習(xí)算法。分析增量學(xué)習(xí)在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在法律領(lǐng)域的應(yīng)用，如法律文