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頁信陽農林學院《機器學習導論》

2023-2024學年第二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、在一個聚類問題中，需要將一組數據點劃分到不同的簇中，使得同一簇內的數據點相似度較高，不同簇之間的數據點相似度較低。假設我們使用K-Means算法進行聚類，以下關于K-Means算法的初始化步驟，哪一項是正確的？（）A.隨機選擇K個數據點作為初始聚類中心B.選擇數據集中前K個數據點作為初始聚類中心C.計算數據點的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以，對最終聚類結果沒有影響2、在一個推薦系統中，為了提高推薦的多樣性和新穎性，以下哪種方法可能是有效的？（）A.引入隨機推薦，增加推薦結果的不確定性，但可能降低相關性B.基于內容的多樣性優化，選擇不同類型的物品進行推薦，但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略，在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡，但難以精確控制D.以上方法結合使用，并根據用戶反饋動態調整3、考慮一個時間序列預測問題，數據具有明顯的季節性特征。以下哪種方法可以處理這種季節性？（）A.在模型中添加季節性項B.使用季節性差分C.采用季節性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以4、在一個強化學習場景中，智能體需要在一個復雜的環境中學習最優策略。如果環境的獎勵信號稀疏，以下哪種技術可以幫助智能體更好地學習？（）A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進C.經驗回放D.以上技術都可以5、假設要對一個時間序列數據進行預測，例如股票價格的走勢。數據具有明顯的趨勢和季節性特征。以下哪種時間序列預測方法可能較為合適？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數據特點6、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。考慮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7、某機器學習項目需要對大量的圖像進行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數據量化C.遷移學習D.以上技術都可以考慮8、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9、某研究團隊正在開發一個用于疾病預測的機器學習模型，需要考慮模型的魯棒性和穩定性。以下哪種方法可以用于評估模型在不同數據集和條件下的性能？（）A.交叉驗證B.留一法C.自助法D.以上方法都可以10、在進行模型壓縮時，以下關于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權重或神經元，減少模型的參數量B.量化是將模型的權重進行低精度表示，如從32位浮點數轉換為8位整數C.知識蒸餾是將復雜模型的知識轉移到一個較小的模型中，實現模型壓縮D.模型壓縮會導致模型性能嚴重下降，因此在實際應用中應盡量避免使用11、某研究團隊正在開發一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數據？（）A.長短時記憶網絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環單元（GRU）與卷積神經網絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能12、想象一個圖像識別的任務，需要對大量的圖片進行分類，例如區分貓和狗的圖片。為了達到較好的識別效果，同時考慮計算資源和訓練時間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統的機器學習算法，如基于特征工程的支持向量機，需要手動設計特征，但計算量相對較小B.采用淺層的神經網絡，如只有一到兩個隱藏層的神經網絡，訓練速度較快，但可能無法捕捉復雜的圖像特征C.運用深度卷積神經網絡，如ResNet架構，能夠自動學習特征，識別效果好，但計算資源需求大，訓練時間長D.利用遷移學習，將在大規模圖像數據集上預訓練好的模型，如Inception模型，微調應用到當前任務，節省訓練時間和計算資源13、在處理文本分類任務時，除了傳統的機器學習算法，深度學習模型也表現出色。假設我們要對新聞文章進行分類。以下關于文本分類模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.循環神經網絡（RNN）及其變體如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經網絡（CNN）也可以應用于文本分類，通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構在處理長文本時性能優于RNN和CNN，但其計算復雜度較高D.深度學習模型在文本分類任務中總是比傳統機器學習算法（如樸素貝葉斯、支持向量機）效果好14、假設正在研究一個時間序列預測問題，數據具有季節性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以15、某機器學習項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環神經網絡（RNN）與注意力機制的結合B.卷積神經網絡（CNN）與長短時記憶網絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調D.以上模型都有可能二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在智能農業中，機器學習的作用。2、（本題5分）簡述自動編碼器在特征提取中的作用。3、（本題5分）說明機器學習在攝影藝術中的圖像優化。4、（本題5分）什么是聯邦學習中的模型加密技術？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習中的深度學習模型壓縮技術的發展。深度學習模型壓縮對于部署在資源受限設備上非常重要，分析其發展趨勢和方法。2、（本題5分）論述機器學習在交通領域的應用，如交通流量預測、智能交通系統等。探討數據來源和處理方法對模型效果的影響。3、（本題5分）探討在醫療影像配準中，機器學習的應用和精度評估方法。分析配準過程中的變形模型和優化算法。4、（本題5分）分析機器學習算法中的過擬合與欠擬合問題。討論產生的原因及解決方法，以提高模型的泛化能力。5、（本題5分）論述機器學習中的在線學習中的在線支持向量機算法。解釋在線支持向量機算法的原理，介紹其在在線學習中的應