遼寧科技大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)原理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(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25個小題，每小題1分，共25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、在分類問題中，如果正負(fù)樣本比例嚴(yán)重失衡，以下哪種評價指標(biāo)更合適？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差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、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時，除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來更詳細(xì)地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標(biāo)可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）4、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5、在一個情感分析任務(wù)中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），擅長處理序列數(shù)據(jù)，但長期依賴問題較嚴(yán)重C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長期記憶能力，但計算復(fù)雜度較高D.結(jié)合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢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)集不會出現(xiàn)欠擬合問題7、假設(shè)正在構(gòu)建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點，在預(yù)處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進(jìn)行分幀和加窗C.將語音信號轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對語音信號進(jìn)行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量8、在一個金融風(fēng)險預(yù)測的項目中，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，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9、在進(jìn)行模型評估時，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預(yù)測為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題10、在一個語音合成任務(wù)中，需要將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語音合成？（）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11、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，它們通過相互對抗來提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)模式崩潰等問題12、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)13、想象一個語音識別的系統(tǒng)開發(fā)，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。語音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結(jié)合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對短語音處理較好，但對復(fù)雜語音的適應(yīng)性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結(jié)合了DNN的特征學(xué)習(xí)能力和HMM的時序建模能力，但訓(xùn)練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）語音識別模型，直接從語音到文字，減少中間步驟，但對長語音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構(gòu)的語音識別模型，利用自注意力機(jī)制捕捉長距離依賴，性能優(yōu)秀，但計算資源需求大14、想象一個語音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預(yù)先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數(shù)式語音合成，通過模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓(xùn)練難度大15、在構(gòu)建一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，我們通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。假設(shè)我們有一個包含大量缺失值的數(shù)據(jù)集，以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的（）A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機(jī)值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數(shù)據(jù)16、假設(shè)正在進(jìn)行一個特征選擇任務(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17、在進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景和優(yōu)勢，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時，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.可以將在一個領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)直接應(yīng)用到另一個不同但相關(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，對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型不適用18、當(dāng)處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個類別在數(shù)據(jù)中占比極小）時，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力（）A.對多數(shù)類別進(jìn)行欠采樣B.對少數(shù)類別進(jìn)行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以19、在進(jìn)行自動特征工程時，以下關(guān)于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預(yù)D.自動特征工程需要大量的計算資源和時間，但可以提高特征工程的效率20、某研究團(tuán)隊正在開發(fā)一個用于疾病預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要考慮模型的魯棒性和穩(wěn)定性。以下哪種方法可以用于評估模型在不同數(shù)據(jù)集和條件下的性能？（）A.交叉驗證B.留一法C.自助法D.以上方法都可以21、在一個圖像分類任務(wù)中，如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG22、假設(shè)要對一個時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，例如股票價格的走勢。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢和季節(jié)性特征。以下哪種時間序列預(yù)測方法可能較為合適？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點23、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)場景中，智能體需要在一個復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎勵信號稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進(jìn)C.經(jīng)驗回放D.以上技術(shù)都可以24、假設(shè)要對一個復(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)特點和分析目的選擇合適的降維策略25、在進(jìn)行模型融合時，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過平均多個模型的預(yù)測結(jié)果來進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預(yù)測結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預(yù)測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行藥物研發(fā)。2、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的遷移學(xué)習(xí)及其應(yīng)用場景。3、（本題5分）簡述在金融領(lǐng)域，風(fēng)險評估中機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的工作原理。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）采取正則化方法防止深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中的過擬合。2、（本題5分）運用軍事數(shù)據(jù)進(jìn)行戰(zhàn)略分析和戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃。3、（本題5分）利用功能基因組學(xué)數(shù)據(jù)研究基因的功能和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。4、（本題5分）依據(jù)細(xì)胞遺傳學(xué)數(shù)據(jù)研究染色體結(jié)構(gòu)和變