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3頁巢湖學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)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、對于一個高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以2、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3、在一個強化學(xué)習(xí)問題中，如果智能體需要與多個對手進(jìn)行交互和競爭，以下哪種算法可以考慮對手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以4、某研究需要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類自然語言處理任務(wù)時經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點5、在進(jìn)行強化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進(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)特點進(jìn)行選擇6、當(dāng)處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個類別在數(shù)據(jù)中占比極?。r，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力（）A.對多數(shù)類別進(jìn)行欠采樣B.對少數(shù)類別進(jìn)行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以7、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個決策樹模型來預(yù)測客戶是否會購買某種產(chǎn)品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數(shù)據(jù)。以下關(guān)于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(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擬合的發(fā)生C.對決策樹進(jìn)行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復(fù)雜度，例如減少決策樹的深度，會導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題8、在強化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個問題？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇動作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評估和改進(jìn)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規(guī)劃算法9、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)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(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)10、在處理文本分類任務(wù)時，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對新聞文章進(jìn)行分類。以下關(guān)于文本分類模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類，通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長文本時性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好11、在特征工程中，獨熱編碼（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12、考慮一個圖像分類任務(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，但在驗證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問題？（）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)13、在一個分類問題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林14、想象一個語音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預(yù)先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數(shù)式語音合成，通過模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓(xùn)練難度大15、假設(shè)要為一個智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦算法，利用用戶之間的相似性或物品之間的相關(guān)性進(jìn)行推薦，但存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題B.基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)物品的特征和用戶的偏好匹配推薦，但對新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現(xiàn)復(fù)雜D.基于強化學(xué)習(xí)的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓(xùn)練難度大且收斂慢二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述在物流配送優(yōu)化中，機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。2、（本題5分）什么是模型的魯棒性？如何提高模型的魯棒性？3、（本題5分）簡述在金融風(fēng)險管理中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林與梯度提升決策樹（GBDT）的比較。分析兩者的基本原理、優(yōu)勢和適用場景，討論在實際應(yīng)用中如何選擇合適的算法。2、（本題5分）論述半監(jiān)督學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中的價值。分析其與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合方式，以及在數(shù)據(jù)有限情況下的優(yōu)勢。3、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交通流量管理中的應(yīng)用前景。討論交通信號控制、車道分配、擁堵疏導(dǎo)等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和挑戰(zhàn)。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在礦業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如礦石品位預(yù)測、礦山安全監(jiān)測等，分析其對礦業(yè)發(fā)展的影響。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。舉例說明機(jī)器