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頁陜西鐵路工程職業技術學院《機器學習A》

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、當處理不平衡數據集（即某個類別在數據中占比極小）時，以下哪種方法可以提高模型對少數類別的識別能力（）A.對多數類別進行欠采樣B.對少數類別進行過采樣C.調整分類閾值D.以上方法都可以2、某機器學習項目需要對視頻數據進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數據轉換為適合機器學習模型處理的形式？（）A.提取關鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以3、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4、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5、在一個分類問題中，如果數據集中存在多個類別，且類別之間存在層次結構，以下哪種方法可以考慮這種層次結構？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機6、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7、假設正在研究一個文本生成任務，例如生成新聞文章。以下哪種深度學習模型架構在自然語言生成中表現出色？（）A.循環神經網絡（RNN）B.長短時記憶網絡（LSTM）C.門控循環單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成8、在構建一個圖像識別模型時，需要對圖像數據進行預處理和增強。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預處理和增強技術組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉C.色彩空間轉換、均值濾波和圖像縮放D.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉9、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10、假設正在開發一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數。以下哪種方法可以用于自動搜索和優化超參數？（）A.隨機搜索B.網格搜索C.基于模型的超參數優化D.以上方法都可以11、某研究需要對大量的文本數據進行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學習方法在處理此類自然語言處理任務時經常被采用？（）A.基于規則的方法B.機器學習分類算法C.深度學習情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數據和任務特點12、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13、在機器學習中，偏差-方差權衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復雜度與性能的關系B.訓練誤差與測試誤差的關系C.過擬合與欠擬合的關系D.以上都是14、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。常見的圖像識別算法有卷積神經網絡、支持向量機等。那么，下列關于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經網絡通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經網絡C.圖像識別算法的性能主要取決于數據的質量和數量，與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰，如小樣本學習、對抗攻擊等15、在使用深度學習進行圖像分類時，數據增強是一種常用的技術。假設我們有一個有限的圖像數據集。以下關于數據增強的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過隨機旋轉、翻轉、裁剪圖像來增加數據的多樣性B.對圖像進行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數據增強的方法C.數據增強可以有效地防止模型過擬合，但會增加數據標注的工作量D.過度的數據增強可能會導致模型學習到與圖像內容無關的特征，影響模型性能二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明機器學習在考古學中的文物鑒定。2、（本題5分）說明機器學習在生物物理學中的模型構建。3、（本題5分）簡述機器學習中的線性回歸模型。4、（本題5分）解釋機器學習在進化生物學中的作用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習中的模型融合策略及其效果。模型融合可以結合多個不同的模型，提高模型的性能和穩定性。介紹常見的模型融合策略，如投票法、Stacking等，并討論其效果和適用場景。2、（本題5分）機器學習中的數據預處理包括哪些步驟？結合實際案例，分析其對模型性能的影響。3、（本題5分）論述在強化學習中，如何處理多智能體環境下的協作與競爭問題。研究多智能體策略的學習和協調機制。4、（本題5分）分析機器學習在公共安全領域的應用，如犯罪預測、視頻監控分析等，討論其對社會穩定的保障作用。5、（本題5分）分析機器學習中的核方法在非線性