西華大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)與開(kāi)發(fā)框架》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)西華大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)與開(kāi)發(fā)框架》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在一個(gè)異常檢測(cè)的任務(wù)中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點(diǎn)。以下哪種異常檢測(cè)算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點(diǎn)，但對(duì)參數(shù)敏感B.一類(lèi)支持向量機(jī)（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對(duì)數(shù)據(jù)分布的假設(shè)較強(qiáng)C.基于聚類(lèi)的異常檢測(cè)，將遠(yuǎn)離聚類(lèi)中心的點(diǎn)視為異常，但聚類(lèi)效果對(duì)結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的方法或進(jìn)行組合2、在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，常見(jiàn)的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)等。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于分類(lèi)任務(wù)。支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)分類(lèi)數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.線性回歸的模型簡(jiǎn)單，容易理解，但對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類(lèi)和多分類(lèi)問(wèn)題，并且可以輸出概率值C.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計(jì)算成本較高D.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無(wú)關(guān)3、在一個(gè)多分類(lèi)問(wèn)題中，如果類(lèi)別之間存在層次關(guān)系，以下哪種分類(lèi)方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類(lèi)B.一對(duì)一分類(lèi)C.一對(duì)多分類(lèi)D.以上方法都可以4、想象一個(gè)語(yǔ)音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成，方法簡(jiǎn)單但不夠自然B.拼接式語(yǔ)音合成，利用預(yù)先錄制的語(yǔ)音片段拼接，但可能存在不連貫問(wèn)題C.參數(shù)式語(yǔ)音合成，通過(guò)模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語(yǔ)音合成，直接從文本生成語(yǔ)音，效果自然但訓(xùn)練難度大5、集成學(xué)習(xí)是一種提高機(jī)器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：集成學(xué)習(xí)通過(guò)組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.bagging方法通過(guò)隨機(jī)采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過(guò)逐步調(diào)整樣本權(quán)重來(lái)構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個(gè)學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征輸入到一個(gè)元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個(gè)學(xué)習(xí)器的性能更好6、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7、在一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中，我們需要評(píng)估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類(lèi)別不平衡的情況，以下哪種評(píng)估指標(biāo)需要特別謹(jǐn)慎地使用？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）8、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。語(yǔ)音信號(hào)具有時(shí)變、非平穩(wěn)等特點(diǎn)，在預(yù)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(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分幀和加窗C.將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量9、在一個(gè)異常檢測(cè)問(wèn)題中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對(duì)異常樣本的檢測(cè)能力不足。以下哪種方法更適合解決這類(lèi)異常檢測(cè)問(wèn)題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類(lèi)模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類(lèi)B.使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類(lèi)算法，識(shí)別異常點(diǎn)C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測(cè)問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決10、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對(duì)小病變的檢測(cè)能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以11、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶(hù)的短期興趣和長(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能12、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以13、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取的行動(dòng)總是導(dǎo)致低獎(jiǎng)勵(lì)，它應(yīng)該（）A.繼續(xù)采取相同的行動(dòng)，希望情況會(huì)改善B.隨機(jī)選擇其他行動(dòng)C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動(dòng)D.調(diào)整策略以避免采取該行動(dòng)14、在一個(gè)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類(lèi)D.以上方法都可以15、在評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，通常會(huì)使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個(gè)二分類(lèi)模型，用于預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類(lèi)別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類(lèi)問(wèn)題的模型評(píng)估，值越小表示模型性能越好16、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，如果智能體需要與多個(gè)對(duì)手進(jìn)行交互和競(jìng)爭(zhēng)，以下哪種算法可以考慮對(duì)手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以17、在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場(chǎng)景中，需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動(dòng)態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種監(jiān)測(cè)和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對(duì)異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專(zhuān)門(mén)用于檢測(cè)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，但對(duì)于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)和可視化，但實(shí)時(shí)性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對(duì)異常數(shù)據(jù)有較好的檢測(cè)能力，但訓(xùn)練和計(jì)算成本較高18、在一個(gè)文本生成任務(wù)中，例如生成詩(shī)歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語(yǔ)言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是19、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過(guò)擬合？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以20、在一個(gè)圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像?？紤]到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問(wèn)題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)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(kuò)散模型，通過(guò)逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計(jì)算成本較高21、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，例如在圖像中檢測(cè)出人物和車(chē)輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測(cè)22、考慮一個(gè)圖像分割任務(wù)，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長(zhǎng)C.邊緣檢測(cè)D.以上都是23、假設(shè)正在研究一個(gè)醫(yī)療圖像診斷問(wèn)題，需要對(duì)腫瘤進(jìn)行分類(lèi)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法24、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)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(xiàng)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.增加模型的復(fù)雜度D.以上方法都不行25、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑，并且在途中會(huì)遇到各種障礙和獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.Q-learning算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來(lái)選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評(píng)估和改進(jìn)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合，需要使用專(zhuān)門(mén)的路徑規(guī)劃算法26、考慮一個(gè)圖像分類(lèi)任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問(wèn)題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過(guò)擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)27、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)28、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯(cuò)誤標(biāo)簽，以下哪種模型可能對(duì)這類(lèi)噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹(shù)29、在一個(gè)文本分類(lèi)任務(wù)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(shè)特征之間相互獨(dú)立。然而，在實(shí)際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關(guān)性。以下關(guān)于樸素貝葉斯算法在文本分類(lèi)中的應(yīng)用，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.由于特征不獨(dú)立的假設(shè)，樸素貝葉斯算法在文本分類(lèi)中效果很差B.盡管存在特征相關(guān)性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類(lèi)任務(wù)中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，使其滿(mǎn)足特征獨(dú)立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類(lèi)30、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正則化效果好二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型可解釋性的評(píng)估方法。介紹常見(jiàn)的模型可解釋性評(píng)估指標(biāo)，分析如何評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的解釋性。討論提高模型可解釋性的方法。2、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。分析數(shù)據(jù)安全和算法穩(wěn)定性對(duì)金融業(yè)務(wù)的重要性。3、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能安防中的應(yīng)用及發(fā)展前景。機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于視頻監(jiān)控、入侵檢測(cè)等方面，提高安防系統(tǒng)的智能化水平。分析其在智能安防中的具體應(yīng)用案例，并展望未來(lái)的發(fā)展前景。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用。如結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)、能耗預(yù)測(cè)等，分析數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型可靠性的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用。舉例說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在交通流量預(yù)測(cè)、交通信號(hào)控制、車(chē)輛識(shí)別等方