巢湖学院《机器学习》2021-2022学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页巢湖学院《机器学习》

2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、对于一个高维度的数据，在进行特征选择时，以下哪种方法可以有效地降低维度（）A.递归特征消除（RFE）B.皮尔逊相关系数C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以2、某机器学习模型在训练过程中，损失函数的值一直没有明显下降。以下哪种可能是导致这种情况的原因？（）A.学习率过高B.模型过于复杂C.数据预处理不当D.以上原因都有可能3、在一个强化学习问题中，如果智能体需要与多个对手进行交互和竞争，以下哪种算法可以考虑对手的策略？（）A.双人零和博弈算法B.多智能体强化学习算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以4、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5、在进行强化学习中的策略优化时，以下关于策略优化方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.策略梯度方法通过直接计算策略的梯度来更新策略参数B.信赖域策略优化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通过限制策略更新的幅度来保证策略的改进C.近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一种基于策略梯度的改进算法，具有更好的稳定性和收敛性D.所有的策略优化方法在任何强化学习任务中都能取得相同的效果，不需要根据任务特点进行选择6、当处理不平衡数据集（即某个类别在数据中占比极小）时，以下哪种方法可以提高模型对少数类别的识别能力（）A.对多数类别进行欠采样B.对少数类别进行过采样C.调整分类阈值D.以上方法都可以7、在进行机器学习模型的训练时，过拟合是一个常见的问题。假设我们正在训练一个决策树模型来预测客户是否会购买某种产品，给定了客户的个人信息和购买历史等数据。以下关于过拟合的描述和解决方法，哪一项是错误的？（）A.过拟合表现为模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳B.增加训练数据的数量可以有效地减少过拟合的发生C.对决策树进行剪枝操作，即删除一些不重要的分支，可以防止过拟合D.降低模型的复杂度，例如减少决策树的深度，会导致模型的拟合能力下降，无法解决过拟合问题8、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9、当使用朴素贝叶斯算法进行分类时，假设特征之间相互独立。但在实际数据中，如果特征之间存在一定的相关性，这会对算法的性能产生怎样的影响（）A.提高分类准确性B.降低分类准确性C.对性能没有影响D.可能提高也可能降低准确性，取决于数据10、在处理文本分类任务时，除了传统的机器学习算法，深度学习模型也表现出色。假设我们要对新闻文章进行分类。以下关于文本分类模型的描述，哪一项是不正确的？（）A.循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）能够处理文本的序列信息B.卷积神经网络（CNN）也可以应用于文本分类，通过卷积操作提取文本的局部特征C.Transformer架构在处理长文本时性能优于RNN和CNN，但其计算复杂度较高D.深度学习模型在文本分类任务中总是比传统机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机）效果好11、在特征工程中，独热编码（One-HotEncoding）用于（）A.处理类别特征B.处理数值特征C.降维D.以上都不是12、考虑一个图像分类任务，使用深度学习模型进行训练。在训练过程中，如果发现模型在训练集上的准确率很高，但在验证集上的准确率较低，可能存在以下哪种问题？（）A.模型欠拟合，需要增加模型的复杂度B.数据预处理不当，需要重新处理数据C.模型过拟合，需要采取正则化措施D.训练数据量不足，需要增加更多的数据13、在一个分类问题中，如果类别之间的边界不清晰，以下哪种算法可能能够更好地处理这种情况？（）A.支持向量机B.决策树C.朴素贝叶斯D.随机森林14、想象一个语音合成的任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术可能是核心的？（）A.基于规则的语音合成，方法简单但不够自然B.拼接式语音合成，利用预先录制的语音片段拼接，但可能存在不连贯问题C.参数式语音合成，通过模型生成声学参数再转换为语音，但音质可能受限D.端到端的神经语音合成，直接从文本生成语音，效果自然但训练难度大15、假设要为一个智能推荐系统选择算法，根据用户的历史行为、兴趣偏好和社交关系为其推荐相关的产品或内容。以下哪种算法或技术可能是最适合的？（）A.基于协同过滤的推荐算法，利用用户之间的相似性或物品之间的相关性进行推荐，但存在冷启动和数据稀疏问题B.基于内容的推荐算法，根据物品的特征和用户的偏好匹配推荐，但对新物品的推荐能力有限C.混合推荐算法，结合协同过滤和内容推荐的优点，并通过特征工程和模型融合提高推荐效果，但实现复杂D.基于强化学习的推荐算法，通过与用户的交互不断优化推荐策略，但训练难度大且收敛慢二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述在物流配送优化中，机器学习的方法。2、（本题5分）什么是模型的鲁棒性？如何提高模型的鲁棒性？3、（本题5分）简述在金融风险管理中，机器学习的作用。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）论述机器学习中的集成学习中的随机森林与梯度提升决策树（GBDT）的比较。分析两者的基本原理、优势和适用场景，讨论在实际应用中如何选择合适的算法。2、（本题5分）论述半监督学习在实际应用中的价值。分析其与监督学习和无监督学习的结合方式，以及在数据有限情况下的优势。3、（本题5分）论述机器学习在智能交通流量管理中的应用前景。讨论交通信号控制、车道分配、拥堵疏导等方面的机器学习方法和挑战。4、（本题5分）论述机器学习在矿业领域的应用，如矿石品位预测、矿山安全监测等，分析其对矿业发展的影响。5、（本题5分）论述机器学习在电子商务领域的应用。举例说明机器