學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)浙江工商大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》

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25個(gè)小題，每小題1分，共25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)分類問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個(gè)類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹(shù)C.層次分類算法D.支持向量機(jī)2、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。語(yǔ)音信號(hào)具有時(shí)變、非平穩(wěn)等特點(diǎn)，在預(yù)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(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分幀和加窗C.將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量3、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒(méi)有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)4、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(guò)于傾向于探索，可能會(huì)導(dǎo)致效率低下；如果過(guò)于傾向于利用已有經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)錯(cuò)過(guò)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)5、機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個(gè)因素。以下關(guān)于算法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、問(wèn)題的類型、計(jì)算資源等因素。不同的算法適用于不同的場(chǎng)景。那么，下列關(guān)于算法選擇的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對(duì)于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，優(yōu)先選擇計(jì)算速度快的算法D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對(duì)不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法6、在一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中，我們需要評(píng)估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評(píng)估指標(biāo)需要特別謹(jǐn)慎地使用？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）7、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8、考慮一個(gè)圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問(wèn)題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過(guò)擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)9、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取。以下哪種特征在語(yǔ)音識(shí)別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線性預(yù)測(cè)編碼（LPC）C.感知線性預(yù)測(cè)（PLP）D.以上特征都常用10、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對(duì)于一個(gè)分類問(wèn)題，我們需要選擇合適的算法來(lái)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線性關(guān)系，同時(shí)樣本數(shù)量相對(duì)較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個(gè)較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯11、考慮一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均（SARIMA）模型D.以上都可以12、想象一個(gè)語(yǔ)音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成，方法簡(jiǎn)單但不夠自然B.拼接式語(yǔ)音合成，利用預(yù)先錄制的語(yǔ)音片段拼接，但可能存在不連貫問(wèn)題C.參數(shù)式語(yǔ)音合成，通過(guò)模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語(yǔ)音合成，直接從文本生成語(yǔ)音，效果自然但訓(xùn)練難度大13、在集成學(xué)習(xí)中，Adaboost算法通過(guò)調(diào)整樣本的權(quán)重來(lái)訓(xùn)練多個(gè)弱分類器。如果一個(gè)樣本在之前的分類器中被錯(cuò)誤分類，它的權(quán)重會(huì)（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機(jī)變化14、在進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時(shí)，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)B.可以將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)直接應(yīng)用到另一個(gè)不同但相關(guān)的領(lǐng)域中C.遷移學(xué)習(xí)能夠加快模型的訓(xùn)練速度，提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型不適用15、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門(mén)用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計(jì)特征16、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)自然語(yǔ)言處理的系統(tǒng)，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(yǔ)義的復(fù)雜性。以下哪種技術(shù)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(jì)算簡(jiǎn)單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問(wèn)題C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，對(duì)長(zhǎng)文本處理能力較強(qiáng)，但模型較復(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如BERT或GPT，具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，但需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)17、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語(yǔ)義和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，同時(shí)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(xué)習(xí)中經(jīng)常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語(yǔ)法樹(shù)表示18、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型假設(shè)時(shí)間序列是線性的，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.差分整合移動(dòng)平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時(shí)間序列，通過(guò)差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜的時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)D.所有的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法都能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的股票價(jià)格，不受市場(chǎng)不確定性和突發(fā)事件的影響19、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時(shí)，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無(wú)法進(jìn)行有效推薦20、在一個(gè)圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像。考慮到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問(wèn)題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)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(kuò)散模型，通過(guò)逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計(jì)算成本較高21、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以22、在一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)的問(wèn)題中，需要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來(lái)提前預(yù)測(cè)哪些客戶可能會(huì)流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動(dòng)選擇和構(gòu)建與客戶流失相關(guān)的特征，如消費(fèi)頻率、消費(fèi)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(dòng)特征選擇算法，如基于相關(guān)性或基于樹(shù)模型的特征重要性評(píng)估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進(jìn)行特征變換，如對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化等，以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能，但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結(jié)合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和模型需求23、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24、在分類問(wèn)題中，如果正負(fù)樣本比例嚴(yán)重失衡，以下哪種評(píng)價(jià)指標(biāo)更合適？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差25、在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（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(wèn)題。2、（本題5分）什么是特征工程？為什么它在機(jī)器學(xué)習(xí)中很重要？3、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)。4、（本題5分）談?wù)勗诘刭|(zhì)勘探中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用生物信息學(xué)數(shù)據(jù)研究基因功能和疾病機(jī)制。2、（本題5分）采用自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）優(yōu)化算法訓(xùn)練圖像分類模型。3、（本題5分）運(yùn)用隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)股票價(jià)格的漲跌，與實(shí)際價(jià)格進(jìn)行對(duì)比并評(píng)估模型性能。4、（本題5分）運(yùn)用回歸