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頁焦作工貿職業學院《機器學習與人工智能導論》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(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25個小題，每小題1分，共25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、在一個分類問題中，如果數據集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹2、強化學習中的智能體通過與環境的交互來學習最優策略。以下關于強化學習的說法中，錯誤的是：強化學習的目標是最大化累計獎勵。智能體根據當前狀態選擇動作，環境根據動作反饋新的狀態和獎勵。那么，下列關于強化學習的說法錯誤的是（）A.Q學習是一種基于值函數的強化學習算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強化學習算法C.強化學習算法只適用于離散動作空間，對于連續動作空間不適用D.強化學習可以應用于機器人控制、游戲等領域3、假設正在進行一項時間序列預測任務，例如預測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數據時具有較強的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關系C.循環神經網絡（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數據效果較好4、在機器學習中，監督學習是一種常見的學習方式。假設我們要使用監督學習算法來預測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數量、地理位置等）以及對應的房價數據。以下關于監督學習在這個任務中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關系模型B.決策樹算法可以根據房屋特征的不同取值來劃分決策節點，最終預測房價C.支持向量機通過尋找一個最優的超平面來對房屋數據進行分類，從而預測房價D.無監督學習算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預測，無需對數據進行標注5、對于一個高維度的數據，在進行特征選擇時，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關系數C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以6、某研究團隊正在開發一個語音識別系統，需要對語音信號進行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數（MFCC）B.線性預測編碼（LPC）C.感知線性預測（PLP）D.以上特征都常用7、在集成學習中，Adaboost算法通過調整樣本的權重來訓練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機變化8、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9、假設要開發一個疾病診斷的輔助系統，能夠根據患者的醫學影像（如X光、CT等）和臨床數據做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡單平均多個模型的預測結果，計算簡單，但可能無法充分利用各個模型的優勢B.基于加權平均的融合，根據模型的性能或重要性分配權重，但權重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個模型的輸出作為新的特征輸入到一個元模型中進行融合，但可能存在過擬合風險D.基于注意力機制的融合，動態地根據輸入數據為不同模型分配權重，能夠更好地適應不同情況，但實現較復雜10、假設正在進行一個異常檢測任務，數據具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術可以用于將高維數據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.以上技術都可以11、在構建一個機器學習模型時，我們通常需要對數據進行預處理。假設我們有一個包含大量缺失值的數據集，以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的（）A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數據12、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預測為正例的樣本數量C.假陰性（FalseNegative，FN）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題13、某研究團隊正在開發一個用于醫療診斷的機器學習系統，需要對疾病進行預測。由于醫療數據的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優勢？（）A.深度學習模型B.決策樹C.集成學習模型D.強化學習模型14、在一個圖像識別任務中，數據存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數類樣本，增加其數量，但可能導致過擬合B.欠采樣多數類樣本，減少其數量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質量難以保證D.以上方法結合使用，并結合模型調整進行優化15、某研究團隊正在開發一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數據？（）A.長短時記憶網絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環單元（GRU）與卷積神經網絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能16、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是17、假設要對一個復雜的數據集進行降維，以便于可視化和后續分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數據的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結構不敏感C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持數據的局部結構，但計算復雜度高D.以上方法結合使用，根據數據特點和分析目的選擇合適的降維策略18、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設我們有多個候選模型。以下關于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務，如醫療診斷，應優先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中，需要根據具體問題和需求綜合權衡模型的性能、復雜度和可解釋性19、在一個強化學習場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經驗之間需要進行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導致效率低下；如果過于傾向于利用已有經驗，可能會錯過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調整學習率B.調整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓練的輪數20、假設正在研究一個醫療圖像診斷問題，需要對腫瘤進行分類。由于醫療數據的獲取較為困難，數據集規模較小。在這種情況下，以下哪種技術可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規模的預訓練模型，并在小數據集上進行微調B.增加模型的層數和參數數量，提高模型的復雜度C.減少特征數量，簡化模型結構D.不進行任何特殊處理，直接使用傳統機器學習算法21、在進行數據預處理時，異常值的處理是一個重要環節。假設我們有一個包含員工工資數據的數據集。以下關于異常值處理的方法，哪一項是不正確的？（）A.可以通過可視化數據分布，直觀地發現異常值B.基于統計學方法，如三倍標準差原則，可以識別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數據的純凈性D.對異常值進行修正或替換，使其更符合數據的整體分布22、假設正在進行一項關于客戶購買行為預測的研究。我們擁有大量的客戶數據，包括個人信息、購買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數據中提取有價值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨立成分分析（ICA）23、當使用支持向量機（SVM）進行分類任務時，如果數據不是線性可分的，通常會采用以下哪種方法（）A.增加樣本數量B.降低維度C.使用核函數將數據映射到高維空間D.更換分類算法24、假設要使用機器學習算法來預測房價。數據集包含了房屋的面積、位置、房間數量等特征。如果特征之間存在非線性關系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用25、假設正在進行一個圖像生成任務，例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對抗網絡（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在智能教育評價中，機器學習的方法。2、（本題5分）說明機器學習中在線學習的特點和應用。3、（本題5分）說明機器學習在宗教研究中的數據分析。4、（本題5分）機器學習中如何利用強化學習解決問題？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用強化學習算法訓練智能體進行籃球比賽。2、（本題5分）借助法醫學數據進行司法鑒定和犯罪調查。3、（本題5分）通過SVM算法對圖像中的人物進行識別。4、（本題5分）通過分類算法對網絡攻擊進行分類。5、（