湖南文理学院《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页湖南文理学院《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、在一个图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像，生成对抗网络（GAN）是一种常用的方法。GAN由生成器和判别器组成，它们在训练过程中相互对抗。以下关于GAN训练过程的描述，哪一项是不正确的？（）A.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，以欺骗判别器B.判别器的目标是准确区分真实图像和生成器生成的图像C.训练初期，生成器和判别器的性能都比较差，生成的图像质量较低D.随着训练的进行，判别器的性能逐渐下降，而生成器的性能不断提升2、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3、在使用随机森林算法进行分类任务时，以下关于随机森林特点的描述，哪一项是不准确的？（）A.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，通过投票来决定最终的分类结果B.随机森林在训练过程中对特征进行随机抽样，增加了模型的随机性和多样性C.随机森林对于处理高维度数据和缺失值具有较好的鲁棒性D.随机森林的训练速度比单个决策树慢，因为需要构建多个决策树4、在进行机器学习模型评估时，除了准确性等常见指标外，还可以使用混淆矩阵来更详细地分析模型的性能。对于一个二分类问题，混淆矩阵包含了真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）等信息。以下哪个指标可以通过混淆矩阵计算得到，并且对于不平衡数据集的评估较为有效？（）A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方误差（MSE）5、欠拟合也是机器学习中需要关注的问题。以下关于欠拟合的说法中，错误的是：欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上的表现都不佳。欠拟合的原因可能是模型过于简单或者数据特征不足。那么，下列关于欠拟合的说法错误的是（）A.增加模型的复杂度可以缓解欠拟合问题B.收集更多的特征数据可以缓解欠拟合问题C.欠拟合问题比过拟合问题更容易解决D.欠拟合只在小样本数据集上出现，大规模数据集不会出现欠拟合问题6、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7、在进行特征工程时，需要对连续型特征进行离散化处理。以下哪种离散化方法在某些情况下可以保留更多的信息，同时减少数据的复杂性？（）A.等宽离散化B.等频离散化C.基于聚类的离散化D.基于决策树的离散化8、在机器学习中，模型的选择和超参数的调整是非常重要的环节。通常可以使用交叉验证技术来评估不同模型和超参数组合的性能。假设有一个分类模型，我们想要确定最优的正则化参数C。如果采用K折交叉验证，以下关于K的选择，哪一项是不太合理的？（）A.K=5，平衡计算成本和评估准确性B.K=2，快速得到初步的评估结果C.K=10，提供更可靠的评估D.K=n（n为样本数量），确保每个样本都用于验证一次9、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10、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11、在一个信用评估的问题中，需要根据个人的信用记录、收入、债务等信息评估其信用风险。以下哪种模型评估指标可能是最重要的？（）A.准确率（Accuracy），衡量正确分类的比例，但在不平衡数据集中可能不准确B.召回率（Recall），关注正例的识别能力，但可能导致误判增加C.F1分数，综合考虑准确率和召回率，但对不同类别的权重相同D.受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC），能够评估模型在不同阈值下的性能，对不平衡数据较稳健12、考虑一个情感分析任务，判断一段文本所表达的情感是积极、消极还是中性。在特征提取方面，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法。如果文本数据量较大，且包含丰富的语义信息，以下哪种特征提取方法可能表现更好？（）A.词袋模型，简单直观，计算速度快B.TF-IDF，考虑了词的频率和文档的分布C.基于深度学习的词向量表示，能够捕捉语义和上下文信息D.以上方法效果相同，取决于模型的复杂程度13、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14、假设正在构建一个语音识别系统，需要对输入的语音信号进行预处理和特征提取。语音信号具有时变、非平稳等特点，在预处理阶段，以下哪种操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪声B.对语音信号进行分帧和加窗C.将语音信号转换为频域表示D.对语音信号进行压缩编码，减少数据量15、想象一个语音识别的系统开发，需要将输入的语音转换为文字。语音数据具有连续性、变异性和噪声等特点。以下哪种模型架构和训练方法可能是最有效的？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM），传统方法，对短语音处理较好，但对复杂语音的适应性有限B.深度神经网络-隐马尔可夫模型（DNN-HMM），结合了DNN的特征学习能力和HMM的时序建模能力，但训练难度较大C.端到端的卷积神经网络（CNN）语音识别模型，直接从语音到文字，减少中间步骤，但对长语音的处理可能不够灵活D.基于Transformer架构的语音识别模型，利用自注意力机制捕捉长距离依赖，性能优秀，但计算资源需求大二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释机器学习在舞蹈学中的动作分析。2、（本题5分）什么是多任务学习？它与单任务学习的区别是什么？3、（本题5分）什么是自监督学习中的对比学习？举例说明其应用。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析机器学习中的生成对抗网络（GAN）及其应用。GAN是一种新兴的机器学习算法，具有强大的生成能力。介绍GAN的原理、结构和应用领域，如图像生成、数据增强等。2、（本题5分）详细阐述在音频分类任务中，机器学习算法结合声学特征的应用。分析不同声学特征对分类效果的影响。3、（本题5分）论述机器学习在保险欺诈检测中的应用，分析其对保险行业风险管理的重要性。4、（本题5分）详细探讨无监督学习中的自组织映射（SOM）算法的原理和应用。分析SOM与其他聚类算法的异同和优势。5、（本题5分）分析