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《機器學習實踐》2023-2024學年第二學期期末試卷院(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20個小題，每小題1分，共20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、在強化學習中，智能體通過與環境進行交互來學習最優策略。假設一個機器人需要在復雜的環境中找到通往目標的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學習算法可能更適合解決這個問題？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態-動作值函數來選擇動作B.SARSA算法，基于當前策略進行策略評估和改進C.策略梯度算法，直接優化策略的參數D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規劃算法2、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數據。以下關于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現為模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現不佳B.增加訓練數據的數量可以有效地減少過擬合的發生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題3、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.VGG4、在一個異常檢測問題中，例如檢測網絡中的異常流量，數據通常呈現出正常樣本遠遠多于異常樣本的情況。如果使用傳統的監督學習算法，可能會因為數據不平衡而導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.構建一個二分類模型，將數據分為正常和異常兩類B.使用無監督學習算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數據進行平衡處理，如復制異常樣本，使正常和異常樣本數量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機器學習解決5、在進行強化學習中的策略優化時，以下關于策略優化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數B.信賴域策略優化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進C.近端策略優化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩定性和收斂性D.所有的策略優化方法在任何強化學習任務中都能取得相同的效果，不需要根據任務特點進行選擇6、在一個強化學習問題中，智能體需要在環境中通過不斷嘗試和學習來優化其策略。如果環境具有高維度和連續的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法7、在一個分類問題中，如果數據集中存在多個類別，且類別之間存在層次結構，以下哪種方法可以考慮這種層次結構？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機8、在一個回歸問題中，如果數據存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以9、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是10、考慮一個情感分析任務，判斷一段文本所表達的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數據量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現更好？（）A.詞袋模型，簡單直觀，計算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學習的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復雜程度11、在機器學習中，模型的選擇和超參數的調整是非常重要的環節。通常可以使用交叉驗證技術來評估不同模型和超參數組合的性能。假設有一個分類模型，我們想要確定最優的正則化參數C。如果采用K折交叉驗證，以下關于K的選擇，哪一項是不太合理的？（）A.K=5，平衡計算成本和評估準確性B.K=2，快速得到初步的評估結果C.K=10，提供更可靠的評估D.K=n（n為樣本數量），確保每個樣本都用于驗證一次12、集成學習是一種提高機器學習性能的方法。以下關于集成學習的說法中，錯誤的是：集成學習通過組合多個弱學習器來構建一個強學習器。常見的集成學習方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關于集成學習的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機采樣訓練數據來構建多個不同的學習器B.boosting方法通過逐步調整樣本權重來構建多個不同的學習器C.stacking方法將多個學習器的預測結果作為新的特征輸入到一個元學習器中D.集成學習方法一定比單個學習器的性能更好13、無監督學習算法主要包括聚類和降維等方法。以下關于無監督學習算法的說法中，錯誤的是：聚類算法將數據分成不同的組，而降維算法則將高維數據映射到低維空間。那么，下列關于無監督學習算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預先指定聚類的個數K，并且對初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結構的聚類結果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數據的主要特征D.無監督學習算法不需要任何先驗知識，完全由數據本身驅動14、在進行圖像識別任務時，需要對大量的圖像數據進行特征提取。假設我們有一組包含各種動物的圖像，要區分貓和狗。如果采用傳統的手工設計特征方法，可能會面臨諸多挑戰，例如特征的選擇和設計需要豐富的專業知識和經驗。而使用深度學習中的卷積神經網絡（CNN），能夠自動從數據中學習特征。那么，以下關于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內容無關，主要取決于網絡結構D.CNN提取的特征是固定的，無法根據不同的圖像數據集進行調整15、某機器學習項目需要對文本進行主題建模，以發現文本中的潛在主題。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.非負矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用16、假設我們有一個時間序列數據，想要預測未來的值。以下哪種機器學習算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長短期記憶網絡（LSTM）C.隨機森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）17、假設正在進行一個異常檢測任務，數據具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術可以用于將高維數據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.以上技術都可以18、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數。如果模型的預測值與真實值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預測非常準確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能19、假設正在開發一個用于圖像分割的機器學習模型。以下哪種損失函數通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵損失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數都可能使用20、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規則的方法B.基于模板的方法C.基于神經網絡的方法，如TransformerD.以上都不是二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行語音合成。2、（本題5分）簡述在智能教育評價中，機器學習的方法。3、（本題5分）簡述機器學習中的監督學習和無監督學習的區別。4、（本題5分）機器學習中如何進行模型的選擇和比較？5、（本題5分）簡述監督學習和無監督學習的區別。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過發育遺傳學數據研究基因在發育過程中的作用。2、（本題5分）利用旅游規劃數據推薦熱門旅游路線。3、（本題5分）依據代謝組學數據研究代謝物的變化和代謝途徑。4、（本題5分）評估一個機器學習模型的可解釋性，解釋模型的決策依據。5、（本題5分）運用回歸模型預測風力渦輪機的維護需求。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）探討機