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頁武漢音樂學院《機器學習與開發框架》

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2、當使用支持向量機（SVM）進行分類任務時，如果數據不是線性可分的，通常會采用以下哪種方法（）A.增加樣本數量B.降低維度C.使用核函數將數據映射到高維空間D.更換分類算法3、某研究團隊正在開發一個語音識別系統，需要對語音信號進行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數（MFCC）B.線性預測編碼（LPC）C.感知線性預測（PLP）D.以上特征都常用4、在機器學習中，交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數的方法。假設我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關于交叉驗證的描述，哪一項是不準確的？（）A.將數據集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集B.通過計算K次實驗的平均準確率等指標來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調整多個超參數，找到最優的超參數組合D.交叉驗證只適用于小數據集，對于大數據集計算成本過高，不適用5、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6、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7、在一個分類問題中，如果數據分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網絡（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以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、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10、在一個圖像識別任務中，數據存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數類樣本，增加其數量，但可能導致過擬合B.欠采樣多數類樣本，減少其數量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質量難以保證D.以上方法結合使用，并結合模型調整進行優化11、假設正在研究一個文本生成任務，例如生成新聞文章。以下哪種深度學習模型架構在自然語言生成中表現出色？（）A.循環神經網絡（RNN）B.長短時記憶網絡（LSTM）C.門控循環單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成12、在機器學習中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是13、考慮在一個圖像識別任務中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準確性和泛化能力，以下哪種數據增強技術可能是有效的（）A.隨機旋轉圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率14、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15、在進行遷移學習時，以下關于遷移學習的應用場景和優勢，哪一項是不準確的？（）A.當目標任務的數據量較少時，可以利用在大規模數據集上預訓練的模型進行遷移學習B.可以將在一個領域學習到的模型參數直接應用到另一個不同但相關的領域中C.遷移學習能夠加快模型的訓練速度，提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只適用于深度學習模型，對于傳統機器學習模型不適用16、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.VGG17、在一個深度學習模型的訓練過程中，出現了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個問題？（）A.使用ReLU激活函數B.增加網絡層數C.減小學習率D.以上方法都可能有效18、某公司希望通過機器學習來預測產品的需求，以便更有效地進行生產計劃和庫存管理。數據集涵蓋了歷史銷售數據、市場趨勢、季節因素和經濟指標等多方面信息。在這種復雜的多因素預測任務中，以下哪種模型可能表現出色？（）A.線性回歸B.多層感知機（MLP）C.循環神經網絡（RNN）D.隨機森林19、某研究團隊正在開發一個用于醫療診斷的機器學習系統，需要對疾病進行預測。由于醫療數據的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優勢？（）A.深度學習模型B.決策樹C.集成學習模型D.強化學習模型20、在構建機器學習模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設我們正在訓練一個邏輯回歸模型。以下關于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數變為0，從而實現特征選擇B.L2正則化通過對模型參數的平方和進行懲罰，使參數值變小C.正則化參數越大，對模型的約束越強，可能導致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好21、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22、某機器學習項目需要對視頻數據進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數據轉換為適合機器學習模型處理的形式？（）A.提取關鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以23、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24、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25、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二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述梯度下降法在優化模型參數中的作用。2、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行蛋白質結構預測。3、（本題5分）談談支持向量機（SVM）在分類問題中的優勢。4、（本題5分）什么是模型的不確定性估計？為什么它很重要？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用眼科醫學數據檢測眼部疾病。2、（本題5分）運用回歸模型預測水力發電的發電量。3、（本題5分）通過聚類算法對超市顧客的購買行為進行分析。4、（本題5分）使用梯度提升樹（GBDT）模型預測學生的考試成績，分析影響成績的因素。5、（