學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)算法與實(shí)踐》2024-2025學(xué)年第一學(xué)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20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)正在進(jìn)行一個目標(biāo)檢測任務(wù)，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測2、在集成學(xué)習(xí)中，Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓(xùn)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(quán)重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機(jī)變化3、在進(jìn)行時間序列預(yù)測時，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測股票價格的走勢。以下關(guān)于時間序列預(yù)測方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.自回歸移動平均（ARMA）模型假設(shè)時間序列是線性的，通過對歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來進(jìn)行預(yù)測B.差分整合移動平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時間序列，通過差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜的時間序列預(yù)測任務(wù)D.所有的時間序列預(yù)測方法都能準(zhǔn)確地預(yù)測未來的股票價格，不受市場不確定性和突發(fā)事件的影響4、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性是一個重要的方面。以下哪種模型通常具有較好的可解釋性？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)5、在一個金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的項(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預(yù)測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應(yīng)不斷變化的市場環(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)建一個線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復(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)防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復(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)，通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)數(shù)來捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過擬合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6、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。如果模型的預(yù)測值與真實(shí)值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預(yù)測非常準(zhǔn)確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能7、在進(jìn)行特征選擇時，有多種方法可以評估特征的重要性。假設(shè)我們有一個包含多個特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評估方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.信息增益通過計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性，從而評估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的，不需要進(jìn)一步驗(yàn)證8、假設(shè)正在研究一個文本生成任務(wù)，例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短時記憶網(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9、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，簡化了概率計(jì)算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進(jìn)行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合10、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關(guān)于模型可解釋性的說法中，錯誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過程和預(yù)測結(jié)果的能力?？山忉屝詫τ谝恍╆P(guān)鍵領(lǐng)域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關(guān)于模型可解釋性的說法錯誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因?yàn)樗臎Q策過程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性，因?yàn)榭梢酝ㄟ^樹形結(jié)構(gòu)直觀地理解決策過程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常具有較低的可解釋性，因?yàn)槠錄Q策過程非常復(fù)雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的，提高可解釋性必然會降低性能11、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個多層感知機(jī)（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇12、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能13、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法14、特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關(guān)于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)特征表示的過程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對模型性能有重要影響的特征C.特征轉(zhuǎn)換是將原始特征進(jìn)行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中需要，深度學(xué)習(xí)算法不需要進(jìn)行特征工程15、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像分割的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用16、在評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時，通常會使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個二分類模型，用于預(yù)測患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問題的模型評估，值越小表示模型性能越好17、在構(gòu)建一個圖像識別模型時，需要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)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(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)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(zhuǎn)18、想象一個市場營銷的項(xiàng)目，需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來預(yù)測其未來的購買傾向。同時，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過系數(shù)分析解釋變量的影響，但對于復(fù)雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過特征重要性評估解釋模型，但局部解釋性相對較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測能力強(qiáng)，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性19、在一個多標(biāo)簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)化為多個二分類問題，分別進(jìn)行預(yù)測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個獨(dú)立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決20、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對應(yīng)的房價數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測房價C.支持向量機(jī)通過尋找一個最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測房價D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預(yù)測，無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中降維技術(shù)的作用和方法。2、（本題5分）簡述在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。3、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體。4、（本題5分）解釋樸素貝葉斯分類器的工作原理。5、（本題5分）談?wù)劤Ｒ姷募せ詈瘮?shù)，如Sigmoid、ReLU和Tanh的特點(diǎn)。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過主成分分析對工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。2、（本題5分）通過分類算法對用戶的上網(wǎng)行為進(jìn)行分類。3、（本題5分）使用決策樹算法對用戶的健康狀況進(jìn)行評估。4、（本題5分）通過SVM算法對圖像中的人物進(jìn)行識別。5、（本題5分）通過SVM算法對音頻中