自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁中國計量大學《機器學習算法與實踐》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在機器學習中，強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學習中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略2、當使用支持向量機（SVM）進行分類任務時，如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，通常會采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類算法3、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設置不正確D.該模型不適合當前任務4、在一個回歸問題中，如果需要考慮多個輸出變量之間的相關性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務學習模型D.以上模型都可以5、特征工程是機器學習中的重要環(huán)節(jié)。以下關于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據(jù)中自動學習特征表示的過程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對模型性能有重要影響的特征C.特征轉(zhuǎn)換是將原始特征進行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機器學習算法中需要，深度學習算法不需要進行特征工程6、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，如TransformerD.以上都不是7、假設要對一個大型數(shù)據(jù)集進行無監(jiān)督學習，以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種方法可能是首選？（）A.自編碼器（Autoencoder），通過重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學習特征，但可能無法發(fā)現(xiàn)復雜模式B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN），通過對抗訓練生成新數(shù)據(jù)，但訓練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡（DBN），能夠提取高層特征，但訓練難度較大D.以上方法都可以嘗試，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和任務需求選擇8、假設正在進行一個異常檢測任務，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術(shù)可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術(shù)都可以9、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高10、在構(gòu)建一個用于圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）時，需要考慮許多因素。假設我們正在設計一個用于識別手寫數(shù)字的CNN模型。以下關于CNN設計的描述，哪一項是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復雜的圖像特征，提高識別準確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計算復雜度，同時保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強模型的表達能力11、某機器學習項目需要對圖像中的物體進行實例分割，除了常見的深度學習模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓練B.數(shù)據(jù)增強C.模型融合D.以上技術(shù)都可以12、某機器學習項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）與注意力機制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能13、在一個圖像生成的任務中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像。考慮到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GAN），通過對抗訓練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計算成本較高14、在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）被廣泛應用于圖像識別等領域。假設我們正在設計一個CNN模型，對于圖像分類任務，以下哪個因素對模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大15、在一個股票價格預測的場景中，需要根據(jù)歷史的股票價格、成交量、公司財務指標等數(shù)據(jù)來預測未來的價格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學習的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），對時間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機器學習在哲學研究中的思考方式。2、（本題5分）簡述機器學習在音樂學中的創(chuàng)作輔助。3、（本題5分）說明機器學習在化學材料研究中的作用。4、（本題5分）機器學習在農(nóng)業(yè)中的應用有哪些方面？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）闡述機器學習中的主動學習。解釋主動學習的概念和原理，介紹常見的主動學習方法。分析主動學習在實際問題中的應用及優(yōu)勢。2、（本題5分）分析機器學習中的決策樹集成算法，如隨機森林和梯度提升樹。討論其原理及在提高模型準確性和穩(wěn)定性方面的作用。3、（本題5分）機器學習中的模型可解釋性方法有哪些？結(jié)合實際案例，分析如何提高模型的透明度和可理解性。4、（本題5分）闡述機器學習中的模型壓縮中的知識蒸餾方法。解釋知識蒸餾的原理，介紹其在模型壓縮中的應用。分析知識蒸餾的優(yōu)勢及面臨的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）分析深度學習中的生成對