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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁遼寧工程技術(shù)大學《機器學習B》2024-2025學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在評估機器學習模型的性能時，通常會使用多種指標。假設(shè)我們有一個二分類模型，用于預測患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準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確B.召回率是被正確預測為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.F1分數(shù)是準確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準確性和全面性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2、在進行異常檢測時，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況3、在進行模型融合時，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結(jié)果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結(jié)果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何4、考慮一個時間序列預測問題，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B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以5、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在非線性關(guān)系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸6、在進行時間序列預測時，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預測股票價格的走勢。以下關(guān)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(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(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，適用于復雜的時間序列預測任務(wù)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(fā)事件的影響7、假設(shè)正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng)，其中一個關(guān)鍵任務(wù)是目標檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時，需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應(yīng)用8、某研究團隊正在開發(fā)一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數(shù)據(jù)？（）A.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合注意力機制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能9、在進行機器學習模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設(shè)我們訓練了一個復雜的深度學習模型，但實際應(yīng)用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)，提高模型的表達能力D.不進行任何處理，直接部署模型10、在一個圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，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.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升11、假設(shè)正在進行一個異常檢測任務(wù)，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的分布。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12、在機器學習中，強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學習中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略13、機器學習中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關(guān)于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)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(guān)于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復雜的深度學習算法B.對于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務(wù)，優(yōu)先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法14、當使用樸素貝葉斯算法進行分類時，假設(shè)特征之間相互獨立。但在實際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會對算法的性能產(chǎn)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(shù)據(jù)15、在一個圖像分類任務(wù)中，模型在訓練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌?？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述在音頻處理中，機器學習的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋機器學習在歷史學中的文獻分析。3、（本題5分）解釋如何在自然語言生成中應(yīng)用機器學習。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的原理及應(yīng)用。分析其在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面的潛力。2、（本題5分）論述在語音識別中，機器學習算法的作用和發(fā)展趨勢。探討聲學模型和語言模型的原理和改進方向。3、（本題5分）探討機器學習在智能客服中的自然語言理解挑戰(zhàn)。智能客服需要良好的自然語言理解能力，分析機器學習在其中面臨的挑戰(zhàn)和解決方法。4、（本題5分）探討機器學習在智能物流倉儲管理中的應(yīng)用。機器學習可以應(yīng)用于物流倉儲管理的優(yōu)化，提高倉庫的運營效率。分析其在智能物流倉儲管理中的具