中国计量大学《机器学习算法与实践》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页中国计量大学《机器学习算法与实践》

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批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、在机器学习中，强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设一个机器人要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（）A.强化学习中的智能体根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的行为策略B.Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，通过估计状态-动作值来选择最优动作C.策略梯度算法直接优化策略函数，通过计算策略的梯度来更新策略参数D.强化学习不需要对环境进行建模，只需要不断尝试不同的动作就能找到最优策略2、当使用支持向量机（SVM）进行分类任务时，如果数据不是线性可分的，通常会采用以下哪种方法（）A.增加样本数量B.降低维度C.使用核函数将数据映射到高维空间D.更换分类算法3、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4、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5、特征工程是机器学习中的重要环节。以下关于特征工程的说法中，错误的是：特征工程包括特征提取、特征选择和特征转换等步骤。目的是从原始数据中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列关于特征工程的说法错误的是（）A.特征提取是从原始数据中自动学习特征表示的过程B.特征选择是从众多特征中选择出对模型性能有重要影响的特征C.特征转换是将原始特征进行变换，以提高模型的性能D.特征工程只在传统的机器学习算法中需要，深度学习算法不需要进行特征工程6、在一个文本生成任务中，例如生成诗歌或故事，以下哪种方法常用于生成自然语言文本？（）A.基于规则的方法B.基于模板的方法C.基于神经网络的方法，如TransformerD.以上都不是7、假设要对一个大型数据集进行无监督学习，以发现潜在的模式和结构。以下哪种方法可能是首选？（）A.自编码器（Autoencoder），通过重构输入数据学习特征，但可能无法发现复杂模式B.生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成新数据，但训练不稳定C.深度信念网络（DBN），能够提取高层特征，但训练难度较大D.以上方法都可以尝试，根据数据特点和任务需求选择8、假设正在进行一个异常检测任务，数据具有高维度和复杂的分布。以下哪种技术可以用于将高维数据映射到低维空间以便更好地检测异常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部线性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技术都可以9、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10、在构建一个用于图像识别的卷积神经网络（CNN）时，需要考虑许多因素。假设我们正在设计一个用于识别手写数字的CNN模型。以下关于CNN设计的描述，哪一项是不正确的？（）A.增加卷积层的数量可以提取更复杂的图像特征，提高识别准确率B.较大的卷积核尺寸能够捕捉更广泛的图像信息，有助于模型性能提升C.在卷积层后添加池化层可以减少特征数量，降低计算复杂度，同时保持主要特征D.使用合适的激活函数如ReLU可以引入非线性，增强模型的表达能力11、某机器学习项目需要对图像中的物体进行实例分割，除了常见的深度学习模型，以下哪种技术可以提高分割的精度？（）A.多尺度训练B.数据增强C.模型融合D.以上技术都可以12、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13、在一个图像生成的任务中，需要根据给定的描述或条件生成逼真的图像。考虑到生成图像的质量、多样性和创新性。以下哪种生成模型可能是最有潜力的？（）A.生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成逼真的图像，但可能存在模式崩溃和训练不稳定的问题B.变分自编码器（VAE），能够学习数据的潜在分布并生成新样本，但生成的图像可能较模糊C.自回归模型，如PixelCNN，逐像素生成图像，保证了局部一致性，但生成速度较慢D.扩散模型，通过逐步去噪生成图像，具有较高的质量和多样性，但计算成本较高14、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15、在一个股票价格预测的场景中，需要根据历史的股票价格、成交量、公司财务指标等数据来预测未来的价格走势。数据具有非线性、非平稳和高噪声的特点。以下哪种方法可能是最合适的？（）A.传统的线性回归方法，简单直观，但无法处理非线性关系B.支持向量回归（SVR），对非线性数据有一定处理能力，但对高噪声数据可能效果不佳C.随机森林回归，能够处理非线性和高噪声数据，但解释性较差D.基于深度学习的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），对时间序列数据有较好的建模能力，但容易过拟合二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述机器学习在哲学研究中的思考方式。2、（本题5分）简述机器学习在音乐学中的创作辅助。3、（本题5分）说明机器学习在化学材料研究中的作用。4、（本题5分）机器学习在农业中的应用有哪些方面？三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）阐述机器学习中的主动学习。解释主动学习的概念和原理，介绍常见的主动学习方法。分析主动学习在实际问题中的应用及优势。2、（本题5分）分析机器学习中的决策树集成算法，如随机森林和梯度提升树。讨论其原理及在提高模型准确性和稳定性方面的作用。3、（本题5分）机器学习中的模型可解释性方法有哪些？结合实际案例，分析如何提高模型的透明度和可理解性。4、（本题5分）阐述机器学习中的模型压缩中的知识蒸馏方法。解释知识蒸馏的原理，介绍其在模型压缩中的应用。分析知识蒸馏的优势及面临的挑战。5、（本题5分）分析深度学习中的生成对