北京交通大学《机器学习》2022-2023学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页北京交通大学《机器学习》

2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略。如果智能体在某个状态下采取的行动总是导致低奖励，它应该（）A.继续采取相同的行动，希望情况会改善B.随机选择其他行动C.根据策略网络的输出选择行动D.调整策略以避免采取该行动2、某机器学习项目需要对文本进行主题建模，以发现文本中的潜在主题。以下哪种方法常用于文本主题建模？（）A.潜在狄利克雷分配（LDA）B.非负矩阵分解（NMF）C.概率潜在语义分析（PLSA）D.以上方法都常用3、假设要使用机器学习算法来预测房价。数据集包含了房屋的面积、位置、房间数量等特征。如果特征之间存在非线性关系，以下哪种模型可能更适合？（）A.线性回归模型B.决策树回归模型C.支持向量回归模型D.以上模型都可能适用4、假设要对一个时间序列数据进行预测，例如股票价格的走势。数据具有明显的趋势和季节性特征。以下哪种时间序列预测方法可能较为合适？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能适用，取决于具体数据特点5、在一个深度学习模型的训练过程中，出现了梯度消失的问题。以下哪种方法可以尝试解决这个问题？（）A.使用ReLU激活函数B.增加网络层数C.减小学习率D.以上方法都可能有效6、深度学习是机器学习的一个重要分支，它利用深度神经网络进行学习。以下关于深度学习的说法中，错误的是：深度神经网络具有多层结构，可以自动学习数据的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。那么，下列关于深度学习的说法错误的是（）A.卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度神经网络B.循环神经网络适用于处理序列数据，如文本、时间序列等C.深度神经网络的训练需要大量的计算资源和时间D.深度学习算法可以自动学习到最优的特征表示，不需要人工设计特征7、假设我们正在训练一个神经网络模型，发现模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳。这可能是由于以下哪种原因（）A.训练数据量不足B.模型过于复杂，导致过拟合C.学习率设置过高D.以上原因都有可能8、在机器学习中，模型的可解释性是一个重要的方面。以下哪种模型通常具有较好的可解释性？（）A.决策树B.神经网络C.随机森林D.支持向量机9、假设正在研究一个文本生成任务，例如生成新闻文章。以下哪种深度学习模型架构在自然语言生成中表现出色？（）A.循环神经网络（RNN）B.长短时记忆网络（LSTM）C.门控循环单元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成10、某研究需要对大量的文本数据进行情感分析，判断文本的情感倾向是积极、消极还是中性。以下哪种机器学习方法在处理此类自然语言处理任务时经常被采用？（）A.基于规则的方法B.机器学习分类算法C.深度学习情感分析模型D.以上方法都可能有效，取决于数据和任务特点11、在强化学习中，智能体通过与环境进行交互来学习最优策略。假设一个机器人需要在复杂的环境中找到通往目标的最佳路径，并且在途中会遇到各种障碍和奖励。在这种情况下，以下哪种强化学习算法可能更适合解决这个问题？（）A.Q-learning算法，通过估计状态-动作值函数来选择动作B.SARSA算法，基于当前策略进行策略评估和改进C.策略梯度算法，直接优化策略的参数D.以上算法都不适合，需要使用专门的路径规划算法12、在机器学习中，强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设一个机器人要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（）A.强化学习中的智能体根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的行为策略B.Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，通过估计状态-动作值来选择最优动作C.策略梯度算法直接优化策略函数，通过计算策略的梯度来更新策略参数D.强化学习不需要对环境进行建模，只需要不断尝试不同的动作就能找到最优策略13、假设要对大量的文本数据进行主题建模，以发现潜在的主题和模式。以下哪种技术可能是最有效的？（）A.潜在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能够发现文本中的潜在主题，但对短文本效果可能不好B.非负矩阵分解（NMF），将文本矩阵分解为低秩矩阵，但解释性相对较弱C.基于词向量的聚类方法，如K-Means聚类，但依赖于词向量的质量和表示D.层次聚类方法，能够展示主题的层次结构，但计算复杂度较高14、在进行特征工程时，如果特征之间存在共线性，即一个特征可以由其他特征线性表示，以下哪种方法可以处理共线性？（）A.去除相关特征B.对特征进行主成分分析C.对特征进行标准化D.以上都可以15、在进行聚类分析时，有多种聚类算法可供选择。假设我们要对一组客户数据进行细分，以发现不同的客户群体。以下关于聚类算法的描述，哪一项是不准确的？（）A.K-Means算法需要预先指定聚类的个数K，并通过迭代优化来确定聚类中心B.层次聚类算法通过不断合并或分裂聚类来构建聚类层次结构C.密度聚类算法（DBSCAN）可以发现任意形状的聚类，并且对噪声数据不敏感D.所有的聚类算法都能保证得到的聚类结果是最优的，不受初始条件和数据分布的影响二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述机器学习在图像识别中的应用和技术。2、（本题5分）谈谈如何使用机器学习进行图像超分辨率重建。3、（本题5分）解释机器学习在电信行业中的用户流失预测。4、（本题5分）说明机器学习中模型的超参数调优方法。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）论述机器学习在食品安全检测中的应用，如农药残留检测、食品添加剂检测等，分析其对食品安全的保障。2、（本题5分）分析机器学习中的决策树算法及其优缺点。决策树是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。阐述决策树的构建过程、分裂准则等，并讨论其优点，如易于理解和解释，以及存在的缺点，如容易过拟合等。3、（本题5分）论述在强化学习中，如何处理多智能体环境下的协作与竞争问题。研究多智能体策略的学习和协调机制。4、（本题5分）论述深度学习中的深度强化学习的原理和应用，讨论其在复杂环境下的决策能力。5、（本题5分）论述机器学习中的分布式机器学习。解释分布式机器学习的概念和原理，介绍常见的分布式学习框架。分析分布式机器学习在大规模数据处理中的优势