學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁滇西科技師范學院

《機器學習原理及應用》2023-2024學年第二學期期末試卷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2分，共30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，如果數據分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網絡（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以2、在強化學習中，智能體通過與環境交互來學習最優策略。如果智能體在某個狀態下采取的行動總是導致低獎勵，它應該（）A.繼續采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機選擇其他行動C.根據策略網絡的輸出選擇行動D.調整策略以避免采取該行動3、在自然語言處理任務中，如文本分類，詞向量表示是基礎。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設我們有一個大量的文本數據集，想要得到高質量的詞向量表示，同時考慮到計算效率和效果。以下關于這兩種詞向量模型的比較，哪一項是不準確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現統計信息，能夠捕捉更全局的語義關系C.Word2Vec訓練速度較慢，不適用于大規模數據集D.GloVe在某些任務上可能比Word2Vec表現更好，但具體效果取決于數據和任務4、某機器學習模型在訓練時出現了過擬合現象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓練數據B.減少特征數量C.早停法D.以上方法都可以5、在一個氣候預測的研究中，需要根據歷史的氣象數據，包括溫度、濕度、氣壓等，來預測未來一段時間的天氣狀況。數據具有季節性、周期性和長期趨勢等特征。以下哪種預測方法可能是最有效的？（）A.簡單的線性時間序列模型，如自回歸移動平均（ARMA）模型，適用于平穩數據，但對復雜模式的捕捉能力有限B.季節性自回歸整合移動平均（SARIMA）模型，考慮了季節性因素，但對于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學習的長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU），能夠處理長序列和復雜的非線性關系，但需要大量數據和計算資源D.結合多種傳統時間序列模型和機器學習算法的集成方法，綜合各自的優勢，但模型復雜度和調參難度較高6、機器學習中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數據的特點、問題的類型、計算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么，下列關于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數據集，優先選擇復雜的深度學習算法B.對于高維度數據，優先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務，優先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數據集，優先選擇對不平衡數據敏感的算法7、當使用樸素貝葉斯算法進行分類時，假設特征之間相互獨立。但在實際數據中，如果特征之間存在一定的相關性，這會對算法的性能產生怎樣的影響（）A.提高分類準確性B.降低分類準確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準確性，取決于數據8、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9、考慮一個圖像分割任務，即將圖像分割成不同的區域或對象。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區域生長C.邊緣檢測D.以上都是10、在構建一個用于圖像識別的卷積神經網絡（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如ReLU可以引入非線性，增強模型的表達能力11、在一個異常檢測的任務中，數據分布呈現多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發現局部密度差異較大的異常點，但對參數敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數據，但對數據分布的假設較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結果影響較大D.以上算法結合使用，根據數據特點選擇合適的方法或進行組合12、在一個聚類問題中，需要將一組數據點劃分到不同的簇中，使得同一簇內的數據點相似度較高，不同簇之間的數據點相似度較低。假設我們使用K-Means算法進行聚類，以下關于K-Means算法的初始化步驟，哪一項是正確的？（）A.隨機選擇K個數據點作為初始聚類中心B.選擇數據集中前K個數據點作為初始聚類中心C.計算數據點的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以，對最終聚類結果沒有影響13、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數據。以下關于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現為模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現不佳B.增加訓練數據的數量可以有效地減少過擬合的發生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題14、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關于樸素貝葉斯的假設和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續型特征，通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數據的分布沒有要求，適用于各種類型的數據D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數據時性能較差，容易出現過擬合15、無監督學習算法主要包括聚類和降維等方法。以下關于無監督學習算法的說法中，錯誤的是：聚類算法將數據分成不同的組，而降維算法則將高維數據映射到低維空間。那么，下列關于無監督學習算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預先指定聚類的個數K，并且對初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結構的聚類結果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數據的主要特征D.無監督學習算法不需要任何先驗知識，完全由數據本身驅動二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）什么是門控循環單元（GRU）？它與LSTM的區別是什么？2、（本題5分）簡述在教育領域，個性化學習中機器學習的應用。3、（本題5分）簡述機器學習在情感分析中的作用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）機器學習中的遷移學習有何意義？結合具體案例，分析其在不同領域的應用及優勢。2、（本題5分）論述在異常檢測中，如何結合無監督學習和有監督學習方法提高檢測性能。研究異常樣本的標注策略和模型融合方式。3、（本題5分）論述集成學習的方法，如隨機森林、AdaBoost等的原理及優勢，分析其在提高模型性能方面的作用。4、（本題5分）結合實際應用，論述機器學習在物流倉儲管理中的作用。分析庫存優化、貨物分揀、倉庫布局等方面的機器學習技術和應用前景。5、（本題5分）分析機器學習算法中的自編碼器。