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(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)上饒幼兒師范高等?？茖W(xué)校

《機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在一個(gè)氣候預(yù)測(cè)的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長(zhǎng)期趨勢(shì)等特征。以下哪種預(yù)測(cè)方法可能是最有效的？（）A.簡(jiǎn)單的線性時(shí)間序列模型，如自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對(duì)復(fù)雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動(dòng)平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對(duì)于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學(xué)習(xí)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長(zhǎng)序列和復(fù)雜的非線性關(guān)系，但需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時(shí)間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢(shì)，但模型復(fù)雜度和調(diào)參難度較高2、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法3、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時(shí)，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.策略梯度方法通過(guò)直接計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過(guò)限制策略更新的幅度來(lái)保證策略的改進(jìn)C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進(jìn)算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇4、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(lái)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(guò)計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過(guò)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(guò)高，不適用5、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的分布。以下哪種技術(shù)可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測(cè)異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術(shù)都可以6、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹(shù)回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用7、在一個(gè)圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們?cè)谟?xùn)練過(guò)程中相互對(duì)抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過(guò)程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標(biāo)是準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)圖像和生成器生成的圖像C.訓(xùn)練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升8、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以9、假設(shè)正在研究一個(gè)文本生成任務(wù)，例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語(yǔ)言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成10、在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場(chǎng)景中，需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動(dòng)態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種監(jiān)測(cè)和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對(duì)異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測(cè)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，但對(duì)于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類和可視化，但實(shí)時(shí)性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對(duì)異常數(shù)據(jù)有較好的檢測(cè)能力，但訓(xùn)練和計(jì)算成本較高11、考慮在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，需要對(duì)不同的物體進(jìn)行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可能是有效的（）A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理D.減小圖像的分辨率12、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體需要在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)塑造B.策略梯度估計(jì)的改進(jìn)C.經(jīng)驗(yàn)回放D.以上技術(shù)都可以13、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，智能體需要在環(huán)境中通過(guò)不斷嘗試和學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動(dòng)作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問(wèn)題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法14、在一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的項(xiàng)目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等多種因素來(lái)預(yù)測(cè)其違約的可能性。同時(shí)，要求模型能夠適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略可能是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.構(gòu)建一個(gè)線性回歸模型，簡(jiǎn)單直觀，易于解釋和更新，但可能無(wú)法處理復(fù)雜的非線性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術(shù)防止過(guò)擬合，能夠處理二分類問(wèn)題，但對(duì)于多因素的復(fù)雜關(guān)系表達(dá)能力有限C.建立多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)數(shù)來(lái)捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過(guò)擬合D.采用基于隨機(jī)森林的集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關(guān)系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力15、在特征工程中，獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是16、假設(shè)正在研究一個(gè)醫(yī)療圖像診斷問(wèn)題，需要對(duì)腫瘤進(jìn)行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法17、在一個(gè)信用評(píng)估的問(wèn)題中，需要根據(jù)個(gè)人的信用記錄、收入、債務(wù)等信息評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種模型評(píng)估指標(biāo)可能是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)集中可能不準(zhǔn)確B.召回率（Recall），關(guān)注正例的識(shí)別能力，但可能導(dǎo)致誤判增加C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，但對(duì)不同類別的權(quán)重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評(píng)估模型在不同閾值下的性能，對(duì)不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健18、假設(shè)要對(duì)一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如股票價(jià)格的走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢(shì)和季節(jié)性特征。以下哪種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法可能較為合適？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點(diǎn)19、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹(shù)組成的集成模型，通過(guò)投票來(lái)決定最終的分類結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對(duì)于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹(shù)慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹(shù)20、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)決策樹(shù)模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某種產(chǎn)品，給定了客戶的個(gè)人信息和購(gòu)買歷史等數(shù)據(jù)。以下關(guān)于過(guò)擬合的描述和解決方法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.過(guò)擬合表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過(guò)擬合的發(fā)生C.對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過(guò)擬合D.降低模型的復(fù)雜度，例如減少?zèng)Q策樹(shù)的深度，會(huì)導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無(wú)法解決過(guò)擬合問(wèn)題二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）。2、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中動(dòng)量法在優(yōu)化算法中的作用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在微生物學(xué)中的菌種分類。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用CNN對(duì)CIFAR-10數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分類。2、（本題5分）通過(guò)麻醉學(xué)數(shù)據(jù)控制麻醉風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化麻醉方案。3、（本題5分）運(yùn)用獸醫(yī)領(lǐng)域數(shù)據(jù)診斷動(dòng)物疾病和制定治療方案。4、（本