站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁安徽新華學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)案例分析1》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果幫助較小（）A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)2、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，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(xué)習(xí)特征，但可能無法發(fā)現(xiàn)復(fù)雜模式B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過對(duì)抗訓(xùn)練生成新數(shù)據(jù)，但訓(xùn)練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN），能夠提取高層特征，但訓(xùn)練難度較大D.以上方法都可以嘗試，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求選擇3、想象一個(gè)文本分類的任務(wù)，需要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。考慮到詞匯的多樣性和語義的復(fù)雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的？（）A.One-Hot編碼，簡(jiǎn)單直觀，但向量維度高且稀疏B.詞袋模型（BagofWords），忽略詞序但計(jì)算簡(jiǎn)單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語義關(guān)系，但對(duì)多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型生成的詞向量，具有強(qiáng)大的語言理解能力，但計(jì)算成本高4、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。過擬合意味著模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項(xiàng)C.使用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量5、在一個(gè)異常檢測(cè)問題中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對(duì)異常樣本的檢測(cè)能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測(cè)問題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識(shí)別異常點(diǎn)C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測(cè)問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決6、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時(shí)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，它們通過相互對(duì)抗來提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實(shí)的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)模式崩潰等問題7、在一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)中，如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于距離的方法，如K近鄰B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚類的方法，如K-MeansD.以上都不行8、某研究需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類自然語言處理任務(wù)時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點(diǎn)9、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗(yàn)之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會(huì)導(dǎo)致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)錯(cuò)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(diào)整學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓(xùn)練的輪數(shù)10、在進(jìn)行模型壓縮時(shí)，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進(jìn)行低精度表示，如從32位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識(shí)蒸餾是將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到一個(gè)較小的模型中，實(shí)現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會(huì)導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用11、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評(píng)估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗(yàn)證來評(píng)估一個(gè)分類模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)大小相等的子集，依次選擇其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評(píng)估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過程中同時(shí)調(diào)整多個(gè)超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過高，不適用12、假設(shè)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來的值。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）13、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量，有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，例如計(jì)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(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次，后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化14、考慮一個(gè)回歸問題，我們要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。在選擇評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能時(shí)，需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對(duì)誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率（Accuracy）15、在一個(gè)文本分類任務(wù)中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。然而，在實(shí)際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關(guān)性。以下關(guān)于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應(yīng)用，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.由于特征不獨(dú)立的假設(shè)，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關(guān)性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務(wù)中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，使其滿足特征獨(dú)立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？2、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在生態(tài)遺傳學(xué)中的適應(yīng)機(jī)制研究。3、（本題5分）解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理不平衡的多標(biāo)簽分類問題。4、（本題5分）什么是元學(xué)習(xí)？它的主要方法有哪些？三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在圖像修復(fù)中的應(yīng)用，討論其對(duì)圖像質(zhì)量提升的效果。2、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能教育中的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦。機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦，提高教育質(zhì)量，分析其應(yīng)用方法和挑戰(zhàn)。3、（本題5分）探討深度學(xué)習(xí)中的生成模型在圖像合成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)中的應(yīng)用。分析其原理及面臨的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的對(duì)抗樣本攻擊與防御。解釋對(duì)抗樣本攻擊的原理，介紹常見的防御方法。分析對(duì)抗樣本攻擊對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型安全性的影響及未來研究方向。5、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)在圖像風(fēng)格遷移中的應(yīng)用。分