開封文化藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)B》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《機(jī)器學(xué)習(xí)B》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2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2、假設(shè)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預(yù)測結(jié)果幫助較?。ǎ〢.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)3、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，通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長文本時(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4、在進(jìn)行特征選擇時(shí)，有多種方法可以評估特征的重要性。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評估方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.信息增益通過計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性，從而評估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的，不需要進(jìn)一步驗(yàn)證5、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6、在一個(gè)文本分類任務(wù)中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。然而，在實(shí)際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關(guān)性。以下關(guān)于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應(yīng)用，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.由于特征不獨(dú)立的假設(shè)，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關(guān)性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務(wù)中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，使其滿足特征獨(dú)立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類7、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過擬合，但會增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無關(guān)的特征，影響模型性能8、在構(gòu)建一個(gè)用于圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時(shí)，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)用于識別手寫數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復(fù)雜的圖像特征，提高識別準(zhǔn)確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力9、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，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(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項(xiàng)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(shí)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10、在一個(gè)客戶流失預(yù)測的問題中，需要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來提前預(yù)測哪些客戶可能會流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動(dòng)選擇和構(gòu)建與客戶流失相關(guān)的特征，如消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動(dòng)特征選擇算法，如基于相關(guān)性或基于樹模型的特征重要性評估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進(jìn)行特征變換，如對數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化等，以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能，但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結(jié)合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和模型需求11、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12、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時(shí)，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類問題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測為正類預(yù)測為負(fù)類實(shí)際為正類8020實(shí)際為負(fù)類1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%13、假設(shè)要對一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的降維策略14、在一個(gè)異常檢測問題中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點(diǎn)C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決15、想象一個(gè)文本分類的任務(wù)，需要對大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等?？紤]到詞匯的多樣性和語義的復(fù)雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的？（）A.One-Hot編碼，簡單直觀，但向量維度高且稀疏B.詞袋模型（BagofWords），忽略詞序但計(jì)算簡單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語義關(guān)系，但對多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型生成的詞向量，具有強(qiáng)大的語言理解能力，但計(jì)算成本高二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行欺詐檢測。2、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)。3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中模型壓縮和量化的技術(shù)。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）詳細(xì)闡述在文本情感分類中，多模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本與圖像結(jié)合）的利用和融合方法。分析多模態(tài)信息對分類效果的提升。2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型壓縮方法有哪些？結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，分析其在減少模型存儲和計(jì)算需求方面的作用。3、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在環(huán)境科學(xué)中的大氣污染預(yù)測中的應(yīng)用，分析其對環(huán)境保護(hù)政策的制定的支持。4、（本題5分）探討深度學(xué)習(xí)中的生成模型在文本生成中的應(yīng)用。分析其原理及