湖南工程學(xué)院《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：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁湖南工程學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、當(dāng)使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類任務(wù)時，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2、假設(shè)正在訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)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(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)3、在一個異常檢測的任務(wù)中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(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，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機(jī)（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設(shè)較強(qiáng)C.基于聚類的異常檢測，將遠(yuǎn)離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進(jìn)行組合4、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個決策樹模型來預(yù)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(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(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擬合的發(fā)生C.對決策樹進(jìn)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(fù)雜度，例如減少決策樹的深度，會導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題5、在自然語言處理中，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6、在進(jìn)行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進(jìn)一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)7、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，但實際應(yīng)用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進(jìn)行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)，提高模型的表達(dá)能力D.不進(jìn)行任何處理，直接部署模型8、假設(shè)正在研究一個自然語言處理任務(wù)，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結(jié)構(gòu)，同時詞匯量很大。為了有效地表示這些文本，以下哪種文本表示方法在深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語法樹表示9、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問題中經(jīng)常被應(yīng)用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機(jī)場C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用10、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個問題？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇動作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評估和改進(jìn)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規(guī)劃算法11、在進(jìn)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(rèn)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(zhǔn)確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況12、在進(jìn)行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標(biāo)，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務(wù)，如醫(yī)療診斷，應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性13、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)測一個城市的空氣質(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，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.對原始數(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.特征選擇是選擇對目標(biāo)變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關(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14、考慮一個圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)15、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）什么是模型的不確定性估計？為什么它很重要？2、（本題5分）簡述長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。3、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行市場預(yù)測。4、（本題5分）解釋如何在深度學(xué)習(xí)中防止梯度消失和梯度爆炸。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在旅游領(lǐng)域的應(yīng)用。討論旅游推薦、游客行為分析、景區(qū)管理等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用效果。2、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的在線學(xué)習(xí)中的增量決策樹算法。解釋增量決策樹算法的原理，介紹其在在線學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。分析該算法的優(yōu)勢及面臨的挑戰(zhàn)。3、（本題5分）探討樸素貝葉斯分類器的工作原理和假設(shè)，研究其在特征獨(dú)立假設(shè)不成立時的性能影響。分析在不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)中的應(yīng)用效果，以及如何改進(jìn)其準(zhǔn)確性。4、（本題5分）分析深度學(xué)習(xí)中的Transformer架構(gòu)在機(jī)器翻譯中的應(yīng)用，討論其對翻譯質(zhì)量的提升。5、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能物流倉儲管理中的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于物流倉儲管理的優(yōu)化，提高倉庫的運(yùn)營效率。分析其在智能物流倉儲管理中的具