學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京郵電大學《機器學習》

2023-2024學年第一學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、在一個文本分類任務中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設特征之間相互獨立。然而，在實際的文本數據中，特征之間往往存在一定的相關性。以下關于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務中仍然表現良好C.為了提高性能，需要對文本數據進行特殊處理，使其滿足特征獨立的假設D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數據集，不適用于文本分類2、假設正在進行一項時間序列預測任務，例如預測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數據時具有較強的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關系C.循環神經網絡（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數據效果較好3、某機器學習模型在訓練時出現了過擬合現象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓練數據B.減少特征數量C.早停法D.以上方法都可以4、在處理自然語言處理任務時，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術。假設我們要對一段文本進行情感分析。以下關于詞嵌入的描述，哪一項是錯誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實數向量，捕捉單詞之間的語義關系B.Word2Vec和GloVe是常見的詞嵌入模型，可以學習到單詞的分布式表示C.詞嵌入向量的維度通常是固定的，且不同單詞的向量維度必須相同D.詞嵌入可以直接用于文本分類任務，無需進行進一步的特征工程5、特征工程是機器學習中的重要環節。以下關于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉換等步驟。目的是從原始數據中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數據中自動學習特征表示的過程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對模型性能有重要影響的特征C.特征轉換是將原始特征進行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統的機器學習算法中需要，深度學習算法不需要進行特征工程6、在一個圖像分類任務中，模型在訓練集上表現良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現象可能是由于什么原因導致的？（）A.過擬合B.欠擬合C.數據不平衡D.特征選擇不當7、在使用深度學習進行圖像分類時，數據增強是一種常用的技術。假設我們有一個有限的圖像數據集。以下關于數據增強的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過隨機旋轉、翻轉、裁剪圖像來增加數據的多樣性B.對圖像進行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數據增強的方法C.數據增強可以有效地防止模型過擬合，但會增加數據標注的工作量D.過度的數據增強可能會導致模型學習到與圖像內容無關的特征，影響模型性能8、在進行模型融合時，以下關于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結合不同模型的優點，提高整體的預測性能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9、假設要開發一個自然語言處理的系統，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性?？紤]到文本的多樣性和語義的復雜性。以下哪種技術和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類器，計算簡單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環神經網絡（RNN），能夠處理序列數據，但可能存在梯度消失或爆炸問題C.長短時記憶網絡（LSTM），改進了RNN的長期依賴問題，對長文本處理能力較強，但模型較復雜D.基于Transformer架構的預訓練語言模型，如BERT或GPT，具有強大的語言理解能力，但需要大量的計算資源和數據進行微調10、在一個無監督學習問題中，需要發現數據中的潛在結構。如果數據具有層次結構，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對抗網絡（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以11、機器學習是一門涉及統計學、計算機科學和人工智能的交叉學科。它的目標是讓計算機從數據中自動學習規律和模式，從而能夠進行預測、分類、聚類等任務。以下關于機器學習的說法中，錯誤的是：機器學習算法可以分為監督學習、無監督學習和強化學習三大類。監督學習需要有標注的訓練數據，無監督學習則不需要標注數據。那么，下列關于機器學習的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監督學習算法，可以用于分類和回歸任務B.K均值聚類是一種無監督學習算法，用于將數據分成K個聚類C.強化學習通過與環境的交互來學習最優策略，適用于機器人控制等領域D.機器學習算法的性能只取決于算法本身，與數據的質量和數量無關12、想象一個無人駕駛汽車的環境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區分不同類別，還區分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據具體場景和需求進行選擇和優化13、想象一個文本分類的任務，需要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經濟、體育等。考慮到詞匯的多樣性和語義的復雜性。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系，但對多義詞處理有限D.基于Transformer的預訓練語言模型生成的詞向量，具有強大的語言理解能力，但計算成本高14、考慮一個圖像分類任務，使用深度學習模型進行訓練。在訓練過程中，如果發現模型在訓練集上的準確率很高，但在驗證集上的準確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復雜度B.數據預處理不當，需要重新處理數據C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓練數據量不足，需要增加更多的數據15、在深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述機器學習在鳥類學中的物種識別。2、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行冰川變化監測。3、（本題5分）簡述機器學習在醫療診斷中的應用案例。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析機器學習中的集成學習在信用評分中的應用。集成學習可以提高信用評分的準確性，介紹其在信用評分中的應用方法。2、（本題5分）闡述機器學習中的優化算法重要性。分析梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法等優化算法的原理和應用場景。3、（本題5分）論述機器學習在食品安全風險評估中的應用，分析其對食品安全管理的重要性。4、（本題5分）分析機器學習在自然語言處理中的應用。舉例說明機器學習算法在文本分類、機器翻譯、情感分析等任務中的應用，并探討自然語言處理中機器學習面臨的問題及解決方案。5、（本題5分）探討機器學習在工業自動化中的應用及挑戰。機器學習可以應用于工業過程控制、故障診斷