站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁江蘇信息職業技術學院《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20個小題，每小題2分，共40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、在一個強化學習問題中，智能體需要在環境中通過不斷嘗試和學習來優化其策略。如果環境具有高維度和連續的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法2、在一個深度學習模型的訓練過程中，出現了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個問題？（）A.使用ReLU激活函數B.增加網絡層數C.減小學習率D.以上方法都可能有效3、某機器學習項目旨在識別手寫數字圖像。數據集包含了各種不同風格和質量的手寫數字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數據增強技術可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉C.隨機添加噪聲D.以上技術都可以4、在機器學習中，特征工程是非常重要的一步。假設我們要預測一個城市的空氣質量，有許多相關的原始數據，如氣象數據、交通流量、工廠排放等。以下關于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.對原始數據進行標準化或歸一化處理，可以使不同特征在數值上具有可比性B.從原始數據中提取新的特征，例如計算交通流量的日變化率，有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對目標變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關的特征D.特征工程只需要在模型訓練之前進行一次，后續不需要再進行調整和優化5、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6、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7、假設正在進行一個情感分析任務，使用深度學習模型。以下哪種神經網絡架構常用于情感分析？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環神經網絡（RNN）C.長短時記憶網絡（LSTM）D.以上都可以8、在機器學習中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是9、在進行機器學習模型評估時，除了準確性等常見指標外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數據集的評估較為有效？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）10、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數據特征可能對預測結果幫助較小（）A.公司的財務報表數據B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經濟指標11、在一個強化學習問題中，如果環境的狀態空間非常大，以下哪種技術可以用于有效地表示和處理狀態？（）A.函數逼近B.狀態聚類C.狀態抽象D.以上技術都可以12、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）13、在一個強化學習場景中，智能體需要在一個復雜的環境中學習最優策略。如果環境的獎勵信號稀疏，以下哪種技術可以幫助智能體更好地學習？（）A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進C.經驗回放D.以上技術都可以14、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15、在構建機器學習模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設我們正在訓練一個邏輯回歸模型。以下關于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數變為0，從而實現特征選擇B.L2正則化通過對模型參數的平方和進行懲罰，使參數值變小C.正則化參數越大，對模型的約束越強，可能導致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好16、在一個回歸問題中，如果數據存在非線性關系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸17、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18、在一個分類問題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機森林19、假設正在訓練一個深度學習模型，但是訓練過程中出現了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個問題？（）A.使用正則化B.調整學習率C.使用殘差連接D.減少層數20、假設正在研究一個自然語言處理任務，例如文本分類。文本數據具有豐富的語義和語法結構，同時詞匯量很大。為了有效地表示這些文本，以下哪種文本表示方法在深度學習中經常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語法樹表示二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋如何在機器學習中處理動態圖數據。2、（本題5分）解釋機器學習在護理學中的患者監測。3、（本題5分）解釋機器學習中多層感知機（MLP）的結構。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過層次聚類方法對一組基因表達數據進行分類，探討基因之間的相似性。2、（本題5分）利用KNN算法對水質的污染程度進行分類。3、（本題5分）依據社會學調查數據分析社會現象和趨勢。4、（本題5分）運用K-Means聚類對用戶的睡眠數據進行分析。5、（本題5分）運用獸醫領域數據診斷動物疾病和制定治療方案。