裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)北京理工大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)理論和實(shí)踐》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來(lái)更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測(cè)類別B.真陽(yáng)性（TruePositive，TP）表示實(shí)際為正例且被預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實(shí)際為正例但被預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問(wèn)題，不能用于多分類問(wèn)題2、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)情感分析任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以3、在一個(gè)分類問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯(cuò)誤標(biāo)簽，以下哪種模型可能對(duì)這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹4、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5、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6、假設(shè)要對(duì)一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對(duì)非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的降維策略7、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8、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，例如在圖像中檢測(cè)出人物和車輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測(cè)9、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負(fù)矩陣分解（NMF）C.概率潛在語(yǔ)義分析（PLSA）D.以上方法都常用10、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取的行動(dòng)總是導(dǎo)致低獎(jiǎng)勵(lì)，它應(yīng)該（）A.繼續(xù)采取相同的行動(dòng)，希望情況會(huì)改善B.隨機(jī)選擇其他行動(dòng)C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動(dòng)D.調(diào)整策略以避免采取該行動(dòng)11、在一個(gè)推薦系統(tǒng)中，為了提高推薦的多樣性和新穎性，以下哪種方法可能是有效的？（）A.引入隨機(jī)推薦，增加推薦結(jié)果的不確定性，但可能降低相關(guān)性B.基于內(nèi)容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進(jìn)行推薦，但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略，在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡，但難以精確控制D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整12、在一個(gè)分類問(wèn)題中，如果需要對(duì)新出現(xiàn)的類別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí)，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以13、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來(lái)增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對(duì)圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過(guò)擬合，但會(huì)增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過(guò)度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無(wú)關(guān)的特征，影響模型性能14、某研究需要對(duì)生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問(wèn)題中經(jīng)常被應(yīng)用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用15、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，不適用二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是過(guò)擬合，并說(shuō)明如何避免過(guò)擬合。2、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在旅游規(guī)劃中的路線推薦。3、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療器械研發(fā)中的作用。4、（本題5分）什么是模型的可解釋性？為什么它很重要？三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析深度學(xué)習(xí)中的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在知識(shí)圖譜構(gòu)建中的應(yīng)用，討論其對(duì)知識(shí)表示和推理的優(yōu)勢(shì)。2、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。解釋數(shù)據(jù)增強(qiáng)的重要性，介紹常見(jiàn)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。分析數(shù)據(jù)增強(qiáng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的影響。3、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用及效益。機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的優(yōu)化，提高水資源利用效率。分析其在智能農(nóng)業(yè)灌溉中的具體應(yīng)用方法，并討論帶來(lái)的效益。4、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在天文學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，如天體光譜分析、星系分類等，討論其對(duì)天文學(xué)研究的貢獻(xiàn)。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在旅游領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。如旅游推薦、客流量預(yù)測(cè)等，分析數(shù)據(jù)