陜西科技大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)B》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁陜西科技大學(xué)

《機(jī)器學(xué)習(xí)B》2023-2024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2分，共30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、假設(shè)正在進(jìn)行一個目標(biāo)檢測任務(wù)，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測2、在集成學(xué)習(xí)中，Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓(xùn)練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權(quán)重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機(jī)變化3、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4、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時出現(xiàn)了過擬合現(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5、在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)等。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預(yù)測連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務(wù)。支持向量機(jī)通過尋找一個最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計算成本較高D.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關(guān)6、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)7、在進(jìn)行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對一組客戶數(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，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(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8、在一個分類問題中，如果需要對新出現(xiàn)的類別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí)，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以9、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果智能體在某個狀態(tài)下采取的行動總是導(dǎo)致低獎勵，它應(yīng)該（）A.繼續(xù)采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機(jī)選擇其他行動C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動D.調(diào)整策略以避免采取該行動10、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導(dǎo)致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗，可能會錯過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調(diào)整學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓(xùn)練的輪數(shù)11、在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進(jìn)行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對模型的約束越強(qiáng)，可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好12、某機(jī)器學(xué)習(xí)項目需要對文本進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負(fù)矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用13、考慮一個回歸問題，我們要預(yù)測房價。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。在選擇評估指標(biāo)來衡量模型的性能時，需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個評估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測值與真實值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率（Accuracy）14、假設(shè)正在進(jìn)行一個異常檢測任務(wù)，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的分布。以下哪種技術(shù)可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術(shù)都可以15、在一個氣候預(yù)測的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來預(yù)測未來一段時間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長期趨勢等特征。以下哪種預(yù)測方法可能是最有效的？（）A.簡單的線性時間序列模型，如自回歸移動平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對復(fù)雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學(xué)習(xí)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長序列和復(fù)雜的非線性關(guān)系，但需要大量數(shù)據(jù)和計算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢，但模型復(fù)雜度和調(diào)參難度較高二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)中層次聚類的特點。2、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中過擬合和欠擬合的概念。3、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在寄生蟲學(xué)中的蟲種鑒定。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用，如智能家電控制、家庭安全監(jiān)控等，分析其對生活品質(zhì)的提升。2、（本題5分）探討生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的原理、訓(xùn)練過程及在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面的應(yīng)用。3、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有何特點？結(jié)合實際案例，分析其在不確定性推理中的應(yīng)用。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交通流量管理中的應(yīng)用前景。討論交通信號控制、車道分配、擁堵疏導(dǎo)等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和挑戰(zhàn)。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在社交媒體領(lǐng)域的應(yīng)用。舉例