湖南工程學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁湖南工程學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù)，需要對句子進(jìn)行語義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時(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)2、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3、在一個(gè)股票價(jià)格預(yù)測的場景中，需要根據(jù)歷史的股票價(jià)格、成交量、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的價(jià)格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點(diǎn)。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機(jī)森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對時(shí)間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合4、在一個(gè)多分類問題中，如果類別之間存在層次關(guān)系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以5、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡單平均多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果，計(jì)算簡單，但可能無法充分利用各個(gè)模型的優(yōu)勢B.基于加權(quán)平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權(quán)重，但權(quán)重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個(gè)模型的輸出作為新的特征輸入到一個(gè)元模型中進(jìn)行融合，但可能存在過擬合風(fēng)險(xiǎn)D.基于注意力機(jī)制的融合，動(dòng)態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權(quán)重，能夠更好地適應(yīng)不同情況，但實(shí)現(xiàn)較復(fù)雜6、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會(huì)出現(xiàn)欠擬合問題7、在一個(gè)分類問題中，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這類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8、在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)時(shí)監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動(dòng)態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種監(jiān)測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類和可視化，但實(shí)時(shí)性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力，但訓(xùn)練和計(jì)算成本較高9、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)異常檢測任務(wù)，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法10、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法中，錯(cuò)誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計(jì)特征11、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)特征選擇任務(wù)，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區(qū)分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以12、在一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的項(xiàng)目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等多種因素來預(yù)測其違約的可能性。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)?？（）A.構(gòu)建一個(gè)線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復(fù)雜的非線性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術(shù)防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復(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)，通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)數(shù)來捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過擬合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性關(guān)系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力13、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(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，以及對應(yīng)的房價(jià)。如果我們想要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測新房屋的價(jià)格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨(dú)立成分分析（ICA）14、強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法中，錯(cuò)誤的是：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作，環(huán)境根據(jù)動(dòng)作反饋新的狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)。那么，下列關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法錯(cuò)誤的是（）A.Q學(xué)習(xí)是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法只適用于離散動(dòng)作空間，對于連續(xù)動(dòng)作空間不適用D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機(jī)器人控制、游戲等領(lǐng)域15、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，我們通常會(huì)使用交叉驗(yàn)證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗(yàn)證中，某個(gè)模型的性能波動(dòng)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(yàn)證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在歷史學(xué)中的文獻(xiàn)分析。2、（本題5分）談?wù)勅绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行泥石流監(jiān)測。3、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用案例。4、（本題5分）解釋深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特點(diǎn)和應(yīng)用場景。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用，如路徑規(guī)劃、庫存管理等。分析數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和算法效率的影響因素。2、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的主動(dòng)學(xué)習(xí)。解釋主動(dòng)學(xué)習(xí)的概念和原理，介紹常見的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。分析主動(dòng)學(xué)習(xí)在實(shí)際問題中的應(yīng)用及優(yōu)勢。3、（本題5分）結(jié)合實(shí)際案例，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)緩釋中的應(yīng)用。探討風(fēng)險(xiǎn)分散、對沖策略、保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。4、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的異常檢測方法。分析異常檢測的原理和應(yīng)用場景，以及在數(shù)據(jù)安全和質(zhì)量控制中的重要性。5、（本題5分）結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在物流服務(wù)質(zhì)量提升中的作用。分析客戶