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頁浙江工商大學《機器學習實踐》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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2、假設正在構建一個語音識別系統，需要對輸入的語音信號進行預處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩等特點，在預處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進行分幀和加窗C.將語音信號轉換為頻域表示D.對語音信號進行壓縮編碼，減少數據量3、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4、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5、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6、在一個監督學習問題中，我們需要評估模型在新數據上的泛化能力。如果數據集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）7、在一個回歸問題中，如果數據存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以8、考慮一個圖像分類任務，使用深度學習模型進行訓練。在訓練過程中，如果發現模型在訓練集上的準確率很高，但在驗證集上的準確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復雜度B.數據預處理不當，需要重新處理數據C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓練數據量不足，需要增加更多的數據9、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10、在機器學習中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預測準確性。假設數據集具有高維度、大量特征且存在非線性關系，同時樣本數量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯11、考慮一個時間序列預測問題，數據具有明顯的季節性特征。以下哪種方法可以處理這種季節性？（）A.在模型中添加季節性項B.使用季節性差分C.采用季節性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以12、想象一個語音合成的任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術可能是核心的？（）A.基于規則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數式語音合成，通過模型生成聲學參數再轉換為語音，但音質可能受限D.端到端的神經語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓練難度大13、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14、在進行遷移學習時，以下關于遷移學習的應用場景和優勢，哪一項是不準確的？（）A.當目標任務的數據量較少時，可以利用在大規模數據集上預訓練的模型進行遷移學習B.可以將在一個領域學習到的模型參數直接應用到另一個不同但相關的領域中C.遷移學習能夠加快模型的訓練速度，提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只適用于深度學習模型，對于傳統機器學習模型不適用15、深度學習是機器學習的一個重要分支，它利用深度神經網絡進行學習。以下關于深度學習的說法中，錯誤的是：深度神經網絡具有多層結構，可以自動學習數據的特征表示。深度學習在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功。那么，下列關于深度學習的說法錯誤的是（）A.卷積神經網絡是一種專門用于處理圖像數據的深度神經網絡B.循環神經網絡適用于處理序列數據，如文本、時間序列等C.深度神經網絡的訓練需要大量的計算資源和時間D.深度學習算法可以自動學習到最優的特征表示，不需要人工設計特征16、假設要開發一個自然語言處理的系統，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性。考慮到文本的多樣性和語義的復雜性。以下哪種技術和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類器，計算簡單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環神經網絡（RNN），能夠處理序列數據，但可能存在梯度消失或爆炸問題C.長短時記憶網絡（LSTM），改進了RNN的長期依賴問題，對長文本處理能力較強，但模型較復雜D.基于Transformer架構的預訓練語言模型，如BERT或GPT，具有強大的語言理解能力，但需要大量的計算資源和數據進行微調17、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18、在進行時間序列預測時，有多種方法可供選擇。假設我們要預測股票價格的走勢。以下關于時間序列預測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.自回歸移動平均（ARMA）模型假設時間序列是線性的，通過對歷史數據的加權平均和殘差來進行預測B.差分整合移動平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩的時間序列，通過差分操作將其轉化為平穩序列C.長短期記憶網絡（LSTM）能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系，適用于復雜的時間序列預測任務D.所有的時間序列預測方法都能準確地預測未來的股票價格，不受市場不確定性和突發事件的影響19、考慮一個推薦系統，需要根據用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關的商品或內容。在構建推薦模型時，可以使用基于內容的推薦、協同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數據較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進行推薦B.協同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進行推薦C.混合推薦，結合多種推薦方法的優點D.以上方法都不合適，無法進行有效推薦20、在一個圖像生成的任務中，需要根據給定的描述或條件生成逼真的圖像。考慮到生成圖像的質量、多樣性和創新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對抗網絡（GAN），通過對抗訓練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓練不穩定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠學習數據的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質量和多樣性，但計算成本較高21、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22、在一個客戶流失預測的問題中，需要根據客戶的消費行為、服務使用情況等數據來提前預測哪些客戶可能會流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動選擇和構建與客戶流失相關的特征，如消費頻率、消費金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動特征選擇算法，如基于相關性或基于樹模型的特征重要性評估，但可能受到數據噪聲的影響C.進行特征變換，如對數變換、標準化等，以改善數據分布和模型性能，但可能丟失原始數據的某些信息D.以上方法結合使用，綜合考慮數據特點和模型需求23、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數值特征C.降維D.以上都不是24、在分類問題中，如果正負樣本比例嚴重失衡，以下哪種評價指標更合適？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差25、在深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋如何在機器學習中處理不平衡的多標簽分類問題。2、（本題5分）什么是特征工程？為什么它在機器學習中很重要？3、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行市場預測。4、（本題5分）談談在地質勘探中，機器學習的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用生物信息學數據研究基因功能和疾病機制。2、（本題5分）采用自適應矩估計（Adam）優化算法訓練圖像分類模型。3、（本題5分）運用隨機森林算法預測股票價格的漲跌，與實際價格進行對比并評估模型性能。4、（本題5分）運用回歸