韶关学院《机器学习原理》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《机器学习原理》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、在一个分类问题中，如果需要对新出现的类别进行快速适应和学习，以下哪种模型具有较好的灵活性？（）A.在线学习模型B.增量学习模型C.迁移学习模型D.以上模型都可以2、在构建一个机器学习模型时，如果数据中存在噪声，以下哪种方法可以帮助减少噪声的影响（）A.增加正则化项B.减少训练轮数C.增加模型的复杂度D.以上方法都不行3、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4、考虑一个图像分割任务，即将图像分割成不同的区域或对象。以下哪种方法常用于图像分割？（）A.阈值分割B.区域生长C.边缘检测D.以上都是5、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6、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7、在进行模型评估时，除了准确率、召回率等指标，还可以使用混淆矩阵来更全面地了解模型的性能。假设我们有一个二分类模型的混淆矩阵。以下关于混淆矩阵的描述，哪一项是不准确的？（）A.混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别B.真阳性（TruePositive，TP）表示实际为正例且被预测为正例的样本数量C.假阴性（FalseNegative，FN）表示实际为正例但被预测为负例的样本数量D.混淆矩阵只能用于二分类问题，不能用于多分类问题8、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9、在机器学习中，模型评估是非常重要的环节。以下关于模型评估的说法中，错误的是：常用的模型评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值等。可以通过交叉验证等方法来评估模型的性能。那么，下列关于模型评估的说法错误的是（）A.准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例B.精确率是指模型预测为正类的样本中真正为正类的比例C.召回率是指真正为正类的样本中被模型预测为正类的比例D.模型的评估指标越高越好，不需要考虑具体的应用场景10、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11、在机器学习中，模型的可解释性也是一个重要的问题。以下关于模型可解释性的说法中，错误的是：模型的可解释性是指能够理解模型的决策过程和预测结果的能力。可解释性对于一些关键领域如医疗、金融等非常重要。那么，下列关于模型可解释性的说法错误的是（）A.线性回归模型具有较好的可解释性，因为它的决策过程可以用公式表示B.决策树模型也具有一定的可解释性，因为可以通过树形结构直观地理解决策过程C.深度神经网络模型通常具有较低的可解释性，因为其决策过程非常复杂D.模型的可解释性和性能是相互矛盾的，提高可解释性必然会降低性能12、考虑一个时间序列预测问题，数据具有明显的季节性特征。以下哪种方法可以处理这种季节性？（）A.在模型中添加季节性项B.使用季节性差分C.采用季节性自回归移动平均（SARIMA）模型D.以上都可以13、在一个多标签分类问题中，每个样本可能同时属于多个类别。例如，一篇文章可能同时涉及科技、娱乐和体育等多个主题。以下哪种方法可以有效地处理多标签分类任务？（）A.将多标签问题转化为多个二分类问题，分别进行预测B.使用一个单一的分类器，输出多个概率值表示属于各个类别的可能性C.对每个标签分别训练一个独立的分类器D.以上方法都不可行，多标签分类问题无法通过机器学习解决14、假设在一个医疗诊断的场景中，需要通过机器学习算法来预测患者是否患有某种疾病。收集了大量患者的生理指标、病史和生活习惯等数据。在选择算法时，需要考虑模型的准确性、可解释性以及对新数据的泛化能力。以下哪种算法可能是最适合的？（）A.决策树算法，因为它能够清晰地展示决策过程，具有较好的可解释性，但可能在复杂数据上的准确性有限B.支持向量机算法，对高维数据有较好的处理能力，准确性较高，但模型解释相对困难C.随机森林算法，由多个决策树组成，准确性较高且具有一定的抗噪能力，但可解释性一般D.深度学习中的卷积神经网络算法，能够自动提取特征，准确性可能很高，但模型非常复杂，难以解释15、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16、在深度学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速训练B.防止过拟合C.提高模型泛化能力D.以上都是17、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18、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19、在构建机器学习模型时，选择合适的正则化方法可以防止过拟合。假设我们正在训练一个逻辑回归模型。以下关于正则化的描述，哪一项是错误的？（）A.L1正则化会使部分模型参数变为0，从而实现特征选择B.L2正则化通过对模型参数的平方和进行惩罚，使参数值变小C.正则化参数越大，对模型的约束越强，可能导致模型欠拟合D.同时使用L1和L2正则化（ElasticNet）总是比单独使用L1或L2正则化效果好20、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二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释如何使用机器学习进行地震预测。2、（本题5分）机器学习在自然语言处理中的任务有哪些？3、（本题5分）解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）通过发育遗传学数据研究基因在发育过程中的作用。2、（本题5分）采用主成分分析（PCA）对高维图像数据进行降维，展示降维后的效果。3、（本题5分）基于朴素贝叶斯算法对邮件进行垃圾邮件和正常邮件的分类。4、（本题5分）通过分类算法对用户的音乐偏好进行分