陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)A》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)A》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、當(dāng)處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個(gè)類(lèi)別在數(shù)據(jù)中占比極?。r(shí)，以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類(lèi)別的識(shí)別能力（）A.對(duì)多數(shù)類(lèi)別進(jìn)行欠采樣B.對(duì)少數(shù)類(lèi)別進(jìn)行過(guò)采樣C.調(diào)整分類(lèi)閾值D.以上方法都可以2、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計(jì)算D.以上方法都可以3、在構(gòu)建一個(gè)用于圖像識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時(shí)，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復(fù)雜的圖像特征，提高識(shí)別準(zhǔn)確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力4、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。在選擇合適的模型時(shí)，需要考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，如趨勢(shì)、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡(jiǎn)單直接，易于解釋B.決策樹(shù)模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對(duì)小樣本數(shù)據(jù)效果較好5、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個(gè)類(lèi)別，且類(lèi)別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類(lèi)邏輯回歸B.決策樹(shù)C.層次分類(lèi)算法D.支持向量機(jī)6、在一個(gè)氣候預(yù)測(cè)的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長(zhǎng)期趨勢(shì)等特征。以下哪種預(yù)測(cè)方法可能是最有效的？（）A.簡(jiǎn)單的線性時(shí)間序列模型，如自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對(duì)復(fù)雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動(dòng)平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對(duì)于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學(xué)習(xí)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門(mén)控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長(zhǎng)序列和復(fù)雜的非線性關(guān)系，但需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時(shí)間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢(shì)，但模型復(fù)雜度和調(diào)參難度較高7、假設(shè)正在研究一個(gè)文本生成任務(wù)，例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語(yǔ)言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成8、在構(gòu)建一個(gè)圖像識(shí)別模型時(shí)，需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問(wèn)題，以下哪種預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對(duì)比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)9、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類(lèi)準(zhǔn)確性B.降低分類(lèi)準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒(méi)有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)10、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動(dòng)搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以11、某研究需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類(lèi)自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點(diǎn)12、在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，選擇合適的正則化方法可以防止過(guò)擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.L1正則化會(huì)使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過(guò)對(duì)模型參數(shù)的平方和進(jìn)行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對(duì)模型的約束越強(qiáng)，可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時(shí)使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨(dú)使用L1或L2正則化效果好13、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測(cè)試誤差的關(guān)系C.過(guò)擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是14、機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)。常見(jiàn)的圖像識(shí)別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)卷積層和池化層自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征表示B.支持向量機(jī)在圖像識(shí)別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識(shí)別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關(guān)系不大D.機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學(xué)習(xí)、對(duì)抗攻擊等15、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來(lái)增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對(duì)圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過(guò)擬合，但會(huì)增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過(guò)度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無(wú)關(guān)的特征，影響模型性能二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在考古學(xué)中的文物鑒定。2、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在生物物理學(xué)中的模型構(gòu)建。3、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸模型。4、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在進(jìn)化生物學(xué)中的作用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型融合策略及其效果。模型融合可以結(jié)合多個(gè)不同的模型，提高模型的性能和穩(wěn)定性。介紹常見(jiàn)的模型融合策略，如投票法、Stacking等，并討論其效果和適用場(chǎng)景。2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些步驟？結(jié)合實(shí)際案例，分析其對(duì)模型性能的影響。3、（本題5分）論述在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，如何處理多智能體環(huán)境下的協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題。研究多智能體策略的學(xué)習(xí)和協(xié)調(diào)機(jī)制。4、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用，如犯罪預(yù)測(cè)、視頻監(jiān)控分析等，討論其對(duì)社會(huì)穩(wěn)定的保障作用。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的核方法在非線性