广东岭南职业技术学院《机器学习与人工智能》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页广东岭南职业技术学院

《机器学习与人工智能》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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、在一个异常检测问题中，例如检测网络中的异常流量，数据通常呈现出正常样本远远多于异常样本的情况。如果使用传统的监督学习算法，可能会因为数据不平衡而导致模型对异常样本的检测能力不足。以下哪种方法更适合解决这类异常检测问题？（）A.构建一个二分类模型，将数据分为正常和异常两类B.使用无监督学习算法，如基于密度的聚类算法，识别异常点C.对数据进行平衡处理，如复制异常样本，使正常和异常样本数量相等D.以上方法都不适合，异常检测问题无法通过机器学习解决2、在机器学习中，交叉验证是一种常用的评估模型性能和选择超参数的方法。假设我们正在使用K折交叉验证来评估一个分类模型。以下关于交叉验证的描述，哪一项是不准确的？（）A.将数据集随机分成K个大小相等的子集，依次选择其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集B.通过计算K次实验的平均准确率等指标来评估模型的性能C.可以在交叉验证过程中同时调整多个超参数，找到最优的超参数组合D.交叉验证只适用于小数据集，对于大数据集计算成本过高，不适用3、某研究需要对一个大型数据集进行降维，同时希望保留数据的主要特征。以下哪种降维方法在这种情况下可能较为合适？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）D.自编码器4、在使用支持向量机（SVM）进行分类时，核函数的选择对模型性能有重要影响。假设我们要对非线性可分的数据进行分类。以下关于核函数的描述，哪一项是不准确的？（）A.线性核函数适用于数据本身接近线性可分的情况B.多项式核函数可以拟合复杂的非线性关系，但计算复杂度较高C.高斯核函数（RBF核）对数据的分布不敏感，适用于大多数情况D.选择核函数时，只需要考虑模型的复杂度，不需要考虑数据的特点5、某研究团队正在开发一个用于医疗诊断的机器学习系统，需要对疾病进行预测。由于医疗数据的敏感性和重要性，模型的可解释性至关重要。以下哪种模型或方法在提供可解释性方面具有优势？（）A.深度学习模型B.决策树C.集成学习模型D.强化学习模型6、考虑在一个图像识别任务中，需要对不同的物体进行分类，例如猫、狗、汽车等。为了提高模型的准确性和泛化能力，以下哪种数据增强技术可能是有效的（）A.随机旋转图像B.增加图像的亮度C.对图像进行模糊处理D.减小图像的分辨率7、在分类问题中，如果正负样本比例严重失衡，以下哪种评价指标更合适？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差8、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9、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10、在一个金融风险预测的项目中，需要根据客户的信用记录、收入水平、负债情况等多种因素来预测其违约的可能性。同时，要求模型能够适应不断变化的市场环境和新的数据特征。以下哪种模型架构和训练策略可能是最恰当的？（）A.构建一个线性回归模型，简单直观，易于解释和更新，但可能无法处理复杂的非线性关系B.选择逻辑回归模型，结合正则化技术防止过拟合，能够处理二分类问题，但对于多因素的复杂关系表达能力有限C.建立多层感知机神经网络，通过调整隐藏层的数量和节点数来捕捉复杂关系，但训练难度较大，容易过拟合D.采用基于随机森林的集成学习方法，结合特征选择和超参数调优，能够处理多因素和非线性关系，且具有较好的稳定性和泛化能力11、某机器学习模型在训练过程中，损失函数的值一直没有明显下降。以下哪种可能是导致这种情况的原因？（）A.学习率过高B.模型过于复杂C.数据预处理不当D.以上原因都有可能12、在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略。如果智能体在某个状态下采取的行动总是导致低奖励，它应该（）A.继续采取相同的行动，希望情况会改善B.随机选择其他行动C.根据策略网络的输出选择行动D.调整策略以避免采取该行动13、某研究团队正在开发一个用于预测股票价格的机器学习模型，需要考虑市场的动态性和不确定性。以下哪种模型可能更适合处理这种复杂的时间序列数据？（）A.长短时记忆网络（LSTM）结合注意力机制B.门控循环单元（GRU）与卷积神经网络（CNN）的组合C.随机森林与自回归移动平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能14、在一个语音合成任务中，需要将输入的文本转换为自然流畅的语音。以下哪种技术或模型常用于语音合成？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）B.深度神经网络（DNN）C.循环神经网络（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是15、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16、假设正在比较不同的聚类算法，用于对一组没有标签的客户数据进行分组。如果数据分布不规则且存在不同密度的簇，以下哪种聚类算法可能更适合？（）A.K-Means算法B.层次聚类算法C.密度聚类算法（DBSCAN）D.均值漂移聚类算法17、在一个分类问题中，如果数据分布不均衡，以下哪种方法可以用于处理这种情况？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络（GAN）生成新样本D.以上方法都可以18、考虑一个图像分类任务，使用深度学习模型进行训练。在训练过程中，如果发现模型在训练集上的准确率很高，但在验证集上的准确率较低，可能存在以下哪种问题？（）A.模型欠拟合，需要增加模型的复杂度B.数据预处理不当，需要重新处理数据C.模型过拟合，需要采取正则化措施D.训练数据量不足，需要增加更多的数据19、在进行模型压缩时，以下关于模型压缩方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.剪枝是指删除模型中不重要的权重或神经元，减少模型的参数量B.量化是将模型的权重进行低精度表示，如从32位浮点数转换为8位整数C.知识蒸馏是将复杂模型的知识转移到一个较小的模型中，实现模型压缩D.模型压缩会导致模型性能严重下降，因此在实际应用中应尽量避免使用20、假设正在研究一个时间序列预测问题，数据具有季节性和趋势性。以下哪种模型可以同时处理这两种特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以21、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22、在进行时间序列预测时，有多种方法可供选择。假设我们要预测股票价格的走势。以下关于时间序列预测方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.自回归移动平均（ARMA）模型假设时间序列是线性的，通过对历史数据的加权平均和残差来进行预测B.差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型可以处理非平稳的时间序列，通过差分操作将其转化为平稳序列C.长短期记忆网络（LSTM）能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，适用于复杂的时间序列预测任务D.所有的时间序列预测方法都能准确地预测未来的股票价格，不受市场不确定性和突发事件的影响23、在评估机器学习模型的性能时，通常会使用多种指标。假设我们有一个二分类模型，用于预测患者是否患有某种疾病。以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（）A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确B.召回率是被正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例C.F1分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和全面性D.均方误差（MSE）常用于二分类问题的模型评估，值越小表示模型性能越好24、在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，以下关于朴素贝叶斯的假设和特点，哪一项是不正确的？（）A.假设特征之间相互独立，简化了概率计算B.对于连续型特征，通常需要先进行离散化处理C.朴素贝叶斯算法对输入数据的分布没有要求，适用于各种类型的数据D.朴素贝叶斯算法在处理高维度数据时性能较差，容易出现过拟合25、在机器学习中，降维是一种常见的操作，用于减少特征的数量。以下哪种降维方法是基于线性变换的？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-SNED.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明机器学习在教育领域的个性化学习。2、（本题5分）简述梯度下降法在优化模型参数中的作用。3、（本题5分）简述神经网络的基本结构和工作原理。4、（本题5分）什么是联邦学习？它的优势和应用场景是什么？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用GAN生成新的建筑设计图。2、（本题5分）使用K-Means聚类算法对客户消费数据进行分组，分析不同组别的消费特征。3、（本题5分）借助生物数学模型数据模拟生物过程和预测生物现象。4、（本