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頁昭通衛生職業學院《機器學習理論與實踐》

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20個小題，每小題2分，共40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、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結構？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以2、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3、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4、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5、在使用隨機森林算法進行分類任務時，以下關于隨機森林特點的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結果B.隨機森林在訓練過程中對特征進行隨機抽樣，增加了模型的隨機性和多樣性C.隨機森林對于處理高維度數據和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機森林的訓練速度比單個決策樹慢，因為需要構建多個決策樹6、假設正在開發一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數。以下哪種方法可以用于自動搜索和優化超參數？（）A.隨機搜索B.網格搜索C.基于模型的超參數優化D.以上方法都可以7、考慮一個推薦系統，需要根據用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關的商品或內容。在構建推薦模型時，可以使用基于內容的推薦、協同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數據較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進行推薦B.協同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進行推薦C.混合推薦，結合多種推薦方法的優點D.以上方法都不合適，無法進行有效推薦8、在一個強化學習問題中，如果智能體需要與多個對手進行交互和競爭，以下哪種算法可以考慮對手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強化學習算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以9、在進行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設我們要對一組客戶數據進行細分，以發現不同的客戶群體。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法需要預先指定聚類的個數K，并通過迭代優化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構建聚類層次結構C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發現任意形狀的聚類，并且對噪聲數據不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結果是最優的，不受初始條件和數據分布的影響10、在一個情感分析任務中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結構可能是最有幫助的？（）A.卷積神經網絡（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環神經網絡（RNN），擅長處理序列數據，但長期依賴問題較嚴重C.長短時記憶網絡（LSTM），改進了RNN的長期記憶能力，但計算復雜度較高D.結合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優勢11、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、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14、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15、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。考慮到生成圖像的質量、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16、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17、假設正在構建一個語音識別系統，需要對輸入的語音信號進行預處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩等特點，在預處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進行分幀和加窗C.將語音信號轉換為頻域表示D.對語音信號進行壓縮編碼，減少數據量18、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19、在使用支持向量機（SVM）進行分類時，核函數的選擇對模型性能有重要影響。假設我們要對非線性可分的數據進行分類。以下關于核函數的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性核函數適用于數據本身接近線性可分的情況B.多項式核函數可以擬合復雜的非線性關系，但計算復雜度較高C.高斯核函數（RBF核）對數據的分布不敏感，適用于大多數情況D.選擇核函數時，只需要考慮模型的復雜度，不需要考慮數據的特點20、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.增加訓練的輪數二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述在智能交通系統中，機器學習的應用。2、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行颶風路徑預測。3、（本題5分）什么是模型的可解釋性？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）借助法醫學數據進行司法鑒定和犯罪調查。2、（本題5分）通過信息檢索和推薦系統為用戶推薦個性化的電影。3、（本題5分）通過SVM算法對圖像中的瑕疵進行檢測。4、（本題5分）使用CN