自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁中國地質大學（武漢）

《機器學習》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、假設要對一個復雜的數據集進行降維，以便于可視化和后續分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數據的主要方向，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，但對非線性結構不敏感C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持數據的局部結構，但計算復雜度高D.以上方法結合使用，根據數據特點和分析目的選擇合適的降維策略2、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG3、在進行深度學習模型的訓練時，優化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設我們正在訓練一個多層感知機（MLP）模型。以下關于優化算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法是一種常用的優化算法，通過不斷調整模型參數來最小化損失函數B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據每個參數的歷史梯度自適應地調整學習率，對稀疏特征效果較好D.所有的優化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優解，不需要根據模型和數據特點進行選擇4、在一個圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網絡（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質量較低D.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升5、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內達到最高的準確率。以下哪種優化策略可能是最關鍵的？（）A.數據增強，通過對原始數據進行隨機變換增加數據量，但可能引入噪聲B.超參數調優，找到模型的最優參數組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結果，提高穩定性和準確率，但訓練成本高6、在進行自動特征工程時，以下關于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的自動特征學習可以從原始數據中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優的特征組合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7、在一個強化學習場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經驗之間需要進行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導致效率低下；如果過于傾向于利用已有經驗，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.調整學習率B.調整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓練的輪數8、假設正在進行一個特征選擇任務，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標變量之間的相關性？（）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9、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10、想象一個語音合成的任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術可能是核心的？（）A.基于規則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數式語音合成，通過模型生成聲學參數再轉換為語音，但音質可能受限D.端到端的神經語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓練難度大11、在一個圖像生成的任務中，需要根據給定的描述或條件生成逼真的圖像?？紤]到生成圖像的質量、多樣性和創新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對抗網絡（GAN），通過對抗訓練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓練不穩定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠學習數據的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質量和多樣性，但計算成本較高12、在構建一個機器學習模型時，我們通常需要對數據進行預處理。假設我們有一個包含大量缺失值的數據集，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.用隨機值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數據13、在一個回歸問題中，如果數據存在非線性關系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸14、過擬合是機器學習中常見的問題之一。以下關于過擬合的說法中，錯誤的是：過擬合是指模型在訓練數據上表現很好，但在測試數據上表現不佳。過擬合的原因可能是模型過于復雜或者訓練數據不足。那么，下列關于過擬合的說法錯誤的是（）A.增加訓練數據可以緩解過擬合問題B.正則化是一種常用的防止過擬合的方法C.過擬合只在深度學習中出現，傳統的機器學習算法不會出現過擬合問題D.可以通過交叉驗證等方法來檢測過擬合15、在評估機器學習模型的性能時，通常會使用多種指標。假設我們有一個二分類模型，用于預測患者是否患有某種疾病。以下關于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數占總樣本數的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準確B.召回率是被正確預測為正例的樣本數占實際正例樣本數的比例C.F1分數是準確率和召回率的調和平均值，綜合考慮了模型的準確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問題的模型評估，值越小表示模型性能越好二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機器學習在物理學中的應用。2、（本題5分）什么是模型的隱私保護？常見的隱私保護技術有哪些？3、（本題5分）機器學習在影視制作中的特效生成是如何實現的？4、（本題5分）簡述機器學習在生物信息學數據庫中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述在機器學習中，如何處理具有層次結構的數據。研究適合層次數據的模型和算法。2、（本題5分）結合實際案例，論述機器學習在金融市場預測中的應用。探討股票價格預測、匯率預測、利率預測等方面的機器學習技術和應用前景。3、（本題5分）詳細闡述在圖像分割任務中，機器學習算法（如基于閾值的分割、基于區域的分割）和深度學習算法（如全卷積網絡）的比較。分析圖像分割的評價指標和應用場景。4、（本題5分）機器學習中的模型調優方法有哪些？結合具體案例，分析如何選擇合適的參數以提高模型性能。5、（本題5分）分析機器學習在工業自動化中的應用，如質量檢