华中农业大学《机器学习A实验》2022-2023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页华中农业大学《机器学习A实验》

2022-2023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、在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.将单词转换为向量B.进行词性标注C.提取文本特征D.以上都是2、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3、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4、在机器学习中，偏差-方差权衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的复杂度与性能的关系B.训练误差与测试误差的关系C.过拟合与欠拟合的关系D.以上都是5、在一个多分类问题中，如果类别之间存在层次关系，以下哪种分类方法可以考虑这种层次结构？（）A.层次分类B.一对一分类C.一对多分类D.以上方法都可以6、在进行深度学习模型的训练时，优化算法对模型的收敛速度和性能有重要影响。假设我们正在训练一个多层感知机（MLP）模型。以下关于优化算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.随机梯度下降（SGD）算法是一种常用的优化算法，通过不断调整模型参数来最小化损失函数B.动量（Momentum）方法可以加速SGD的收敛，减少震荡C.Adagrad算法根据每个参数的历史梯度自适应地调整学习率，对稀疏特征效果较好D.所有的优化算法在任何情况下都能使模型快速收敛到最优解，不需要根据模型和数据特点进行选择7、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8、假设正在进行一个异常检测任务，例如检测网络中的异常流量。如果正常数据的模式较为复杂，以下哪种方法可能更适合用于发现异常？（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于分类的方法9、在集成学习中，Adaboost算法通过调整样本的权重来训练多个弱分类器。如果一个样本在之前的分类器中被错误分类，它的权重会（）A.保持不变B.减小C.增大D.随机变化10、想象一个图像分类的竞赛，要求在有限的计算资源和时间内达到最高的准确率。以下哪种优化策略可能是最关键的？（）A.数据增强，通过对原始数据进行随机变换增加数据量，但可能引入噪声B.超参数调优，找到模型的最优参数组合，但搜索空间大且耗时C.模型压缩，减少模型参数和计算量，如剪枝和量化，但可能损失一定精度D.集成学习，组合多个模型的预测结果，提高稳定性和准确率，但训练成本高11、假设正在研究一个语音合成任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术在语音合成中起到关键作用？（）A.声码器B.文本到语音转换模型C.语音韵律模型D.以上技术都很重要12、在一个异常检测的任务中，数据分布呈现多峰且存在离群点。以下哪种异常检测算法可能表现较好？（）A.基于密度的局部异常因子（LOF）算法，能够发现局部密度差异较大的异常点，但对参数敏感B.一类支持向量机（One-ClassSVM），适用于高维数据，但对数据分布的假设较强C.基于聚类的异常检测，将远离聚类中心的点视为异常，但聚类效果对结果影响较大D.以上算法结合使用，根据数据特点选择合适的方法或进行组合13、某机器学习项目需要对视频数据进行分析和理解。以下哪种方法可以将视频数据转换为适合机器学习模型处理的形式？（）A.提取关键帧B.视频编码C.光流计算D.以上方法都可以14、在一个分类问题中，如果数据集中存在多个类别，且类别之间存在层次结构，以下哪种方法可以考虑这种层次结构？（）A.多分类逻辑回归B.决策树C.层次分类算法D.支持向量机15、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16、想象一个无人驾驶汽车的环境感知任务，需要识别道路、车辆、行人等对象。以下哪种机器学习方法可能是最关键的？（）A.目标检测算法，如FasterR-CNN或YOLO，能够快速准确地识别多个对象，但对小目标检测可能存在挑战B.语义分割算法，对图像进行像素级的分类，但计算量较大C.实例分割算法，不仅区分不同类别，还区分同一类别中的不同个体，但模型复杂D.以上三种方法结合使用，根据具体场景和需求进行选择和优化17、在一个工业生产的质量控制场景中，需要通过机器学习来实时监测产品的质量参数，及时发现异常。数据具有高维度、动态变化和噪声等特点。以下哪种监测和分析方法可能是最合适的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降维方法，找出主要的影响因素，但对异常的敏感度可能较低B.采用孤立森林算法，专门用于检测异常数据点，但对于高维数据效果可能不稳定C.运用自组织映射（SOM）网络，能够对数据进行聚类和可视化，但实时性可能不足D.利用基于深度学习的自动编码器（Autoencoder），学习正常数据的模式，对异常数据有较好的检测能力，但训练和计算成本较高18、在一个回归问题中，如果需要考虑多个输出变量之间的相关性，以下哪种模型可能更适合？（）A.多元线性回归B.向量自回归（VAR）C.多任务学习模型D.以上模型都可以19、假设正在开发一个用于图像分割的机器学习模型。以下哪种损失函数通常用于评估图像分割的效果？（）A.交叉熵损失B.均方误差损失C.Dice损失D.以上损失函数都可能使用20、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）简述在物流领域，路径规划中机器学习的应用。2、（本题5分）说明机器学习在基因组学中的基因定位。3、（本题5分）简述机器学习在电商中的客户行为分析。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用语音识别技术开发一个智能语音助手，实现语音指令的识别和响应。2、（本题5分）通过神经网络模型对医疗影像进行诊断。3、（本题5分）使用强化学习算法训练智能体进行飞行模拟。4、（本题5分）使用Adaboost算