中國(guó)科學(xué)院大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)中國(guó)科學(xué)院大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》

2022-2023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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性也是一個(gè)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于模型可解釋性的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過(guò)程和預(yù)測(cè)結(jié)果的能力。可解釋性對(duì)于一些關(guān)鍵領(lǐng)域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關(guān)于模型可解釋性的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因?yàn)樗臎Q策過(guò)程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性，因?yàn)榭梢酝ㄟ^(guò)樹形結(jié)構(gòu)直觀地理解決策過(guò)程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常具有較低的可解釋性，因?yàn)槠錄Q策過(guò)程非常復(fù)雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的，提高可解釋性必然會(huì)降低性能2、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(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.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(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)3、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)的值一直沒(méi)有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過(guò)高B.模型過(guò)于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能4、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)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5、在一個(gè)語(yǔ)音合成任務(wù)中，需要將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語(yǔ)音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是6、在進(jìn)行聚類分析時(shí)，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并通過(guò)迭代優(yōu)化來(lái)確定聚類中心B.層次聚類算法通過(guò)不斷合并或分裂聚類來(lái)構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響7、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)圖像生成任務(wù)，例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領(lǐng)域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成8、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以9、在處理文本分類任務(wù)時(shí)，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類。以下關(guān)于文本分類模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（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(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類，通過(guò)卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長(zhǎng)文本時(shí)性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計(jì)算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好10、在一個(gè)文本生成任務(wù)中，例如生成詩(shī)歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語(yǔ)言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是11、在一個(gè)分類問(wèn)題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林12、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，需要對(duì)句子進(jìn)行語(yǔ)義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長(zhǎng)期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點(diǎn)13、假設(shè)正在比較不同的聚類算法，用于對(duì)一組沒(méi)有標(biāo)簽的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法14、在進(jìn)行特征工程時(shí)，需要對(duì)連續(xù)型特征進(jìn)行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化15、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行情感分類，同時(shí)考慮文本的上下文信息和語(yǔ)義關(guān)系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與注意力機(jī)制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能16、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17、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18、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹組成的集成模型，通過(guò)投票來(lái)決定最終的分類結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對(duì)于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹19、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰）來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過(guò)計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，只需要不斷嘗試不同的動(dòng)作就能找到最優(yōu)策略20、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)情感分析任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在寵物訓(xùn)練中的作用是什么？2、（本題5分）什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)？它的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景是什么？3、（本題5分）什么是模型的可解釋性？為什么它很重要？4、（本題5分）簡(jiǎn)述Adaboost算法的基本原理。5、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在獸醫(yī)學(xué)中的疾病診斷。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用K-Means聚類分析城市的交通流量模式。2、（本題5分）使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜任務(wù)，如搬運(yùn)物品。3、（本題5分）利用眼科醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)檢測(cè)眼部疾病。4、（本題5分）通過(guò)變分自編碼器（VAE）對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重建。5、（本題5分）利用KNN算法對(duì)土壤的肥力進(jìn)行分類。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）探討在醫(yī)