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頁衡陽科技職業學院

《機器學習算法與應用》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、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。常見的圖像識別算法有卷積神經網絡、支持向量機等。那么，下列關于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經網絡通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經網絡C.圖像識別算法的性能主要取決于數據的質量和數量，與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰，如小樣本學習、對抗攻擊等2、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3、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4、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5、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6、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設我們有多個候選模型。以下關于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務，如醫療診斷，應優先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中，需要根據具體問題和需求綜合權衡模型的性能、復雜度和可解釋性7、在一個強化學習的應用中，環境的狀態空間非常大且復雜。以下哪種策略可能有助于提高學習效率？（）A.基于值函數的方法，如Q-learning，通過估計狀態值來選擇動作，但可能存在過高估計問題B.策略梯度方法，直接優化策略，但方差較大且收斂慢C.演員-評論家（Actor-Critic）方法，結合值函數和策略梯度的優點，但模型復雜D.以上方法結合使用，并根據具體環境進行調整8、某機器學習模型在訓練時出現了過擬合現象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓練數據B.減少特征數量C.早停法D.以上方法都可以9、假設正在研究一個自然語言處理任務，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學習模型在捕捉句子的長期依賴關系方面表現較好？（）A.雙向長短時記憶網絡（BiLSTM）B.卷積神經網絡（CNN）C.圖卷積神經網絡（GCN）D.以上模型都有其特點10、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11、在進行機器學習模型評估時，除了準確性等常見指標外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數據集的評估較為有效？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）12、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩定，需要進一步調整B.數據存在問題C.交叉驗證的設置不正確D.該模型不適合當前任務13、假設我們正在訓練一個神經網絡模型，發現模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓練數據量不足B.模型過于復雜，導致過擬合C.學習率設置過高D.以上原因都有可能14、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15、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16、在構建一個機器學習模型時，如果數據中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項B.減少訓練輪數C.增加模型的復雜度D.以上方法都不行17、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18、在一個文本分類任務中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設特征之間相互獨立。然而，在實際的文本數據中，特征之間往往存在一定的相關性。以下關于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務中仍然表現良好C.為了提高性能，需要對文本數據進行特殊處理，使其滿足特征獨立的假設D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數據集，不適用于文本分類19、某研究需要對大量的文本數據進行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學習方法在處理此類自然語言處理任務時經常被采用？（）A.基于規則的方法B.機器學習分類算法C.深度學習情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數據和任務特點20、在深度學習中，卷積神經網絡（CNN）被廣泛應用于圖像識別等領域。假設我們正在設計一個CNN模型，對于圖像分類任務，以下哪個因素對模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經元數量D.以上因素影響都不大二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述在金融風險管理中，機器學習的作用。2、（本題5分）解釋機器學習在表觀遺傳學中的調控預測。3、（本題5分）解釋機器學習在體育數據分析中的應用。4、（本題5分）談談在高維數據中，如何進行特征工程。5、（本題5分）簡述機器學習在智能客服中的實現。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）借助代謝網絡數據研究代謝途徑的調控和優化。3、（本題5分）通過婦產科學數據保障母嬰健康和處理婦產科疾病。4、（本題5分）利用GAN生成新的藝術作品。5、（本題5分）使用Adaboost算法對圖像中的目標進行檢測。四、論述題（本大題共3個小題，