北京交通职业技术学院《机器学习技术及应用》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院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、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2、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3、假设正在进行一项关于客户购买行为预测的研究。我们拥有大量的客户数据，包括个人信息、购买历史和浏览记录等。为了从这些数据中提取有价值的特征，以下哪种方法通常被广泛应用？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.因子分析D.独立成分分析（ICA）4、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5、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6、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7、在进行深度学习中的图像生成任务时，生成对抗网络（GAN）是一种常用的模型。假设我们要生成逼真的人脸图像。以下关于GAN的描述，哪一项是不准确的？（）A.GAN由生成器和判别器组成，它们通过相互对抗来提高生成图像的质量B.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，以欺骗判别器C.判别器的任务是区分输入的图像是真实的还是由生成器生成的D.GAN的训练过程稳定，不容易出现模式崩溃等问题8、在进行模型选择时，我们通常会使用交叉验证来评估不同模型的性能。如果在交叉验证中，某个模型的性能波动较大，这可能意味着（）A.模型不稳定，需要进一步调整B.数据存在问题C.交叉验证的设置不正确D.该模型不适合当前任务9、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10、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11、假设要开发一个自然语言处理的系统，用于文本情感分析，判断一段文字是积极、消极还是中性。考虑到文本的多样性和语义的复杂性。以下哪种技术和方法可能是最有效的？（）A.基于词袋模型的朴素贝叶斯分类器，计算简单，但忽略了词序和上下文信息B.循环神经网络（RNN），能够处理序列数据，但可能存在梯度消失或爆炸问题C.长短时记忆网络（LSTM），改进了RNN的长期依赖问题，对长文本处理能力较强，但模型较复杂D.基于Transformer架构的预训练语言模型，如BERT或GPT，具有强大的语言理解能力，但需要大量的计算资源和数据进行微调12、在一个强化学习场景中，智能体在探索新的策略和利用已有的经验之间需要进行平衡。如果智能体过于倾向于探索，可能会导致效率低下；如果过于倾向于利用已有经验，可能会错过更好的策略。以下哪种方法可以有效地控制这种平衡？（）A.调整学习率B.调整折扣因子C.使用ε-贪婪策略，控制探索的概率D.增加训练的轮数13、在一个医疗诊断项目中，我们希望利用机器学习算法来预测患者是否患有某种疾病。收集到的数据集包含患者的各种生理指标、病史等信息。在选择合适的机器学习算法时，需要考虑多个因素，如数据的规模、特征的数量、数据的平衡性等。如果数据量较大，特征维度较高，且存在一定的噪声，以下哪种算法可能是最优选择？（）A.逻辑回归算法，简单且易于解释B.决策树算法，能够处理非线性关系C.支持向量机算法，在小样本数据上表现出色D.随机森林算法，对噪声和异常值具有较好的容忍性14、某研究团队正在开发一个用于疾病预测的机器学习模型，需要考虑模型的鲁棒性和稳定性。以下哪种方法可以用于评估模型在不同数据集和条件下的性能？（）A.交叉验证B.留一法C.自助法D.以上方法都可以15、假设要对大量的文本数据进行主题建模，以发现潜在的主题和模式。以下哪种技术可能是最有效的？（）A.潜在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能够发现文本中的潜在主题，但对短文本效果可能不好B.非负矩阵分解（NMF），将文本矩阵分解为低秩矩阵，但解释性相对较弱C.基于词向量的聚类方法，如K-Means聚类，但依赖于词向量的质量和表示D.层次聚类方法，能够展示主题的层次结构，但计算复杂度较高二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）什么是联邦学习中的模型加密技术？2、（本题5分）说明机器学习在摄影艺术中的图像优化。3、（本题5分）简述在智能应急管理中，机器学习的作用。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）论述在机器学习中，如何进行超参数调优，包括随机搜索、网格搜索和基于模型的调参方法。分析不同调参方法的效率和效果。2、（本题5分）分析机器学习在医疗影像诊断中的应用，如X光、CT、MRI等图像分析，讨论其对医疗诊断准确性的提高。3、（本题5分）详细阐述在文本情感分类中，多模态数据（如文本与图像结合）的利用和融合方法。分析多模态信息对分类效果的提升。4、（本题5分）机器学习中的数据预处理包括哪些步骤？结合实际案例，分析其对模型性能的影响。5、（本题5分）论述机器