湖南工程学院《机器学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《机器学习》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、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2、在一个信用评估模型中，我们需要根据用户的个人信息、财务状况等数据来判断其信用风险。数据集存在类别不平衡的问题，即信用良好的用户数量远远多于信用不良的用户。为了解决这个问题，以下哪种方法是不合适的？（）A.对少数类样本进行过采样，增加其数量B.对多数类样本进行欠采样，减少其数量C.为不同类别的样本设置不同的权重，在损失函数中加以考虑D.直接使用原始数据集进行训练，忽略类别不平衡3、在一个情感分析任务中，需要同时考虑文本的语义和语法信息。以下哪种模型结构可能是最有帮助的？（）A.卷积神经网络（CNN），能够提取局部特征，但对序列信息处理较弱B.循环神经网络（RNN），擅长处理序列数据，但长期依赖问题较严重C.长短时记忆网络（LSTM），改进了RNN的长期记忆能力，但计算复杂度较高D.结合CNN和LSTM的混合模型，充分利用两者的优势4、在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，以下关于朴素贝叶斯的假设和特点，哪一项是不正确的？（）A.假设特征之间相互独立，简化了概率计算B.对于连续型特征，通常需要先进行离散化处理C.朴素贝叶斯算法对输入数据的分布没有要求，适用于各种类型的数据D.朴素贝叶斯算法在处理高维度数据时性能较差，容易出现过拟合5、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们有一个数据集，包含了房屋的面积、房间数量、地理位置等特征，以及对应的房价。如果我们想要使用监督学习算法来预测新房屋的价格，以下哪种算法可能是最合适的（）A.K-Means聚类算法B.决策树算法C.主成分分析（PCA）D.独立成分分析（ICA）6、假设正在研究一个时间序列预测问题，数据具有季节性和趋势性。以下哪种模型可以同时处理这两种特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以7、假设正在开发一个用于推荐系统的深度学习模型，需要考虑用户的短期兴趣和长期兴趣。以下哪种模型结构可以同时捕捉这两种兴趣？（）A.注意力机制与循环神经网络的结合B.多层感知机与卷积神经网络的组合C.生成对抗网络与自编码器的融合D.以上模型都有可能8、在一个回归问题中，如果数据存在非线性关系并且噪声较大，以下哪种模型可能更适合？（）A.多项式回归B.高斯过程回归C.岭回归D.Lasso回归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、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11、在一个客户流失预测的问题中，需要根据客户的消费行为、服务使用情况等数据来提前预测哪些客户可能会流失。以下哪种特征工程方法可能是最有帮助的？（）A.手动选择和构建与客户流失相关的特征，如消费频率、消费金额的变化等，但可能忽略一些潜在的重要特征B.利用自动特征选择算法，如基于相关性或基于树模型的特征重要性评估，但可能受到数据噪声的影响C.进行特征变换，如对数变换、标准化等，以改善数据分布和模型性能，但可能丢失原始数据的某些信息D.以上方法结合使用，综合考虑数据特点和模型需求12、想象一个文本分类的任务，需要对大量的新闻文章进行分类，如政治、经济、体育等。考虑到词汇的多样性和语义的复杂性。以下哪种词向量表示方法可能是最适合的？（）A.One-Hot编码，简单直观，但向量维度高且稀疏B.词袋模型（BagofWords），忽略词序但计算简单C.分布式词向量，如Word2Vec或GloVe，能够捕捉词与词之间的语义关系，但对多义词处理有限D.基于Transformer的预训练语言模型生成的词向量，具有强大的语言理解能力，但计算成本高13、某研究需要对音频信号进行分类，例如区分不同的音乐风格。以下哪种特征在音频分类中经常被使用？（）A.频谱特征B.时域特征C.时频特征D.以上特征都常用14、假设正在研究一个自然语言处理任务，需要对句子进行语义理解。以下哪种深度学习模型在捕捉句子的长期依赖关系方面表现较好？（）A.双向长短时记忆网络（BiLSTM）B.卷积神经网络（CNN）C.图卷积神经网络（GCN）D.以上模型都有其特点15、假设正在进行一个图像生成任务，例如生成逼真的人脸图像。以下哪种生成模型在图像生成领域取得了显著成果？（）A.变分自编码器（VAE）B.生成对抗网络（GAN）C.自回归模型D.以上模型都常用于图像生成16、假设正在研究一个自然语言处理任务，例如文本分类。文本数据具有丰富的语义和语法结构，同时词汇量很大。为了有效地表示这些文本，以下哪种文本表示方法在深度学习中经常被使用？（）A.词袋模型（BagofWords）B.词嵌入（WordEmbedding）C.主题模型（TopicModel）D.语法树表示17、在机器学习中，降维是一种常见的操作，用于减少特征的数量。以下哪种降维方法是基于线性变换的？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-SNED.以上都是18、某研究需要对一个大型数据集进行降维，同时希望保留数据的主要特征。以下哪种降维方法在这种情况下可能较为合适？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）D.自编码器19、在进行图像识别任务时，需要对大量的图像数据进行特征提取。假设我们有一组包含各种动物的图像，要区分猫和狗。如果采用传统的手工设计特征方法，可能会面临诸多挑战，例如特征的选择和设计需要丰富的专业知识和经验。而使用深度学习中的卷积神经网络（CNN），能够自动从数据中学习特征。那么，以下关于CNN在图像特征提取方面的描述，哪一项是正确的？（）A.CNN只能提取图像的低级特征，如边缘和颜色B.CNN能够同时提取图像的低级和高级语义特征，具有强大的表达能力C.CNN提取的特征与图像的内容无关，主要取决于网络结构D.CNN提取的特征是固定的，无法根据不同的图像数据集进行调整20、在一个文本生成任务中，例如生成诗歌或故事，以下哪种方法常用于生成自然语言文本？（）A.基于规则的方法B.基于模板的方法C.基于神经网络的方法，如TransformerD.以上都不是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）什么是反向传播算法？它在神经网络训练中的作用是什么？2、（本题5分）简述机器学习中的聚类算法及其分类。3、（本题5分）解释对抗样本对机器学习模型的威胁。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用睡眠医学数据监测睡眠质量和诊断睡眠障碍。2、（本题5分）依据植物学数据研究植物的生长和生态。3、（本题5分）运用金融数据预测股票市场的走势，为投资者提供决策参考。4、（本题5分）通过神经网络模型对语音进行识别。5、（本题5分）运用