中南民族大学《机器学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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25个小题，每小题1分，共25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、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2、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3、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4、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5、在一个监督学习问题中，我们需要评估模型在新数据上的泛化能力。如果数据集较小且存在类别不平衡的情况，以下哪种评估指标需要特别谨慎地使用？（）A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方误差（MSE）6、在一个分类问题中，如果数据集中存在噪声和错误标签，以下哪种模型可能对这类噪声具有一定的鲁棒性？（）A.集成学习模型B.深度学习模型C.支持向量机D.决策树7、强化学习中的智能体通过与环境的交互来学习最优策略。以下关于强化学习的说法中，错误的是：强化学习的目标是最大化累计奖励。智能体根据当前状态选择动作，环境根据动作反馈新的状态和奖励。那么，下列关于强化学习的说法错误的是（）A.Q学习是一种基于值函数的强化学习算法B.策略梯度算法是一种基于策略的强化学习算法C.强化学习算法只适用于离散动作空间，对于连续动作空间不适用D.强化学习可以应用于机器人控制、游戏等领域8、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9、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、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12、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）13、在机器学习中，特征选择是一项重要的任务，旨在从众多的原始特征中选择出对模型性能有显著影响的特征。假设我们有一个包含大量特征的数据集，在进行特征选择时，以下哪种方法通常不被采用？（）A.基于相关性分析，选择与目标变量高度相关的特征B.随机选择一部分特征，进行试验和比较C.使用递归特征消除（RFE）方法，逐步筛选特征D.基于领域知识和经验，手动选择特征14、在使用梯度下降算法优化模型参数时，如果学习率设置过大，可能会导致以下哪种情况（）A.收敛速度加快B.陷入局部最优解C.模型无法收敛D.以上情况都不会发生15、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16、假设正在开发一个智能推荐系统，用于向用户推荐个性化的商品。系统需要根据用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词等信息来预测用户的兴趣和需求。在这个过程中，特征工程起到了关键作用。如果要将用户的购买记录转化为有效的特征，以下哪种方法不太合适？（）A.统计用户购买每种商品的频率B.对用户购买的商品进行分类，并计算各类别的比例C.直接将用户购买的商品名称作为特征输入模型D.计算用户购买商品的时间间隔和购买周期17、在一个图像识别任务中，数据存在类别不平衡的问题，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下哪种处理方法可能是有效的？（）A.过采样少数类样本，增加其数量，但可能导致过拟合B.欠采样多数类样本，减少其数量，但可能丢失重要信息C.生成合成样本，如使用SMOTE算法，但合成样本的质量难以保证D.以上方法结合使用，并结合模型调整进行优化18、某机器学习项目需要对文本进行情感分类，同时考虑文本的上下文信息和语义关系。以下哪种模型可以更好地处理这种情况？（）A.循环神经网络（RNN）与注意力机制的结合B.卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的融合C.预训练语言模型（如BERT）微调D.以上模型都有可能19、某机器学习项目旨在识别手写数字图像。数据集包含了各种不同风格和质量的手写数字。为了提高模型的鲁棒性和泛化能力，以下哪种数据增强技术可以考虑使用？（）A.随机裁剪B.随机旋转C.随机添加噪声D.以上技术都可以20、在机器学习中，数据预处理是非常重要的环节。以下关于数据预处理的说法中，错误的是：数据预处理包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等步骤。目的是提高数据的质量和可用性。那么，下列关于数据预处理的说法错误的是（）A.数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值B.数据归一化将数据映射到[0,1]区间，便于不同特征之间的比较C.数据标准化将数据的均值和标准差调整为特定的值D.数据预处理对模型的性能影响不大，可以忽略21、某机器学习模型在训练时出现了过拟合现象，除了正则化，以下哪种方法也可以尝试用于缓解过拟合？（）A.增加训练数据B.减少特征数量C.早停法D.以上方法都可以22、在一个异常检测任务中，如果异常样本的特征与正常样本有很大的不同，以下哪种方法可能效果较好？（）A.基于距离的方法，如K近邻B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚类的方法，如K-MeansD.以上都不行23、在深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别等领域。假设我们正在设计一个CNN模型，对于图像分类任务，以下哪个因素对模型性能的影响较大（）A.卷积核的大小B.池化层的窗口大小C.全连接层的神经元数量D.以上因素影响都不大24、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25、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4个小题，共20分)1、（本题5分）简述机器学习在物理学中的应用。2、（本题5分）解释如何将二分类模型扩展到多分类问题。3、（本题5分）简述机器学习在烹饪艺术中的菜品创新。4、（本题5分）什么是特征工程？为什么它在机器学习中很重要？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）通过SVM算法对图像中的动物进行分类。2、（本题5分）使用朴素贝叶斯算法对网页内容进行分类。3、（本题5分）通过园艺设计数据规划美丽的花园景观。4、（本题5分）使用CNN对指纹的细节特征进行提取。5、（本题5分）通过S