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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南京中醫(yī)藥大學《機器學習工具與平臺》

2023-2024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30個小題，每小題1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、在一個強化學習場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經驗之間需要進行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導致效率低下；如果過于傾向于利用已有經驗，可能會錯過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調整學習率B.調整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓練的輪數(shù)2、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設我們有多個候選模型。以下關于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務，如醫(yī)療診斷，應優(yōu)先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中，需要根據具體問題和需求綜合權衡模型的性能、復雜度和可解釋性3、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療診斷的機器學習系統(tǒng)，需要對疾病進行預測。由于醫(yī)療數(shù)據的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢？（）A.深度學習模型B.決策樹C.集成學習模型D.強化學習模型4、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數(shù)據的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據的平衡性等。如果數(shù)據量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性5、假設正在研究一個時間序列預測問題，數(shù)據具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以6、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關鍵的？（）A.數(shù)據增強，通過對原始數(shù)據進行隨機變換增加數(shù)據量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高7、在進行特征工程時，如果特征之間存在共線性，即一個特征可以由其他特征線性表示，以下哪種方法可以處理共線性？（）A.去除相關特征B.對特征進行主成分分析C.對特征進行標準化D.以上都可以8、假設正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學習模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結構可以同時捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機制與循環(huán)神經網絡的結合B.多層感知機與卷積神經網絡的組合C.生成對抗網絡與自編碼器的融合D.以上模型都有可能9、假設正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標簽的客戶數(shù)據進行分組。如果數(shù)據分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法10、假設正在研究一個自然語言處理任務，例如文本分類。文本數(shù)據具有豐富的語義和語法結構，同時詞匯量很大。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習中經常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語法樹表示11、在機器學習中，模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關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測結果的能力?？山忉屝詫τ谝恍╆P鍵領域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關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，因為它的決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，因為可以通過樹形結構直觀地理解決策過程C.深度神經網絡模型通常具有較低的可解釋性，因為其決策過程非常復雜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12、在進行遷移學習時，以下關于遷移學習的應用場景和優(yōu)勢，哪一項是不準確的？（）A.當目標任務的數(shù)據量較少時，可以利用在大規(guī)模數(shù)據集上預訓練的模型進行遷移學習B.可以將在一個領域學習到的模型參數(shù)直接應用到另一個不同但相關的領域中C.遷移學習能夠加快模型的訓練速度，提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只適用于深度學習模型，對于傳統(tǒng)機器學習模型不適用13、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數(shù)據。以下關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)為模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓練數(shù)據的數(shù)量可以有效地減少過擬合的發(fā)生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題14、假設正在研究一個自然語言處理任務，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學習模型在捕捉句子的長期依賴關系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網絡（BiLSTM）B.卷積神經網絡（CNN）C.圖卷積神經網絡（GCN）D.以上模型都有其特點15、在構建一個機器學習模型時，我們通常需要對數(shù)據進行預處理。假設我們有一個包含大量缺失值的數(shù)據集，以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的（）A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數(shù)據16、在自然語言處理任務中，如文本分類，詞向量表示是基礎。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設我們有一個大量的文本數(shù)據集，想要得到高質量的詞向量表示，同時考慮到計算效率和效果。以下關于這兩種詞向量模型的比較，哪一項是不準確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計信息，能夠捕捉更全局的語義關系C.Word2Vec訓練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據集D.GloVe在某些任務上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據和任務17、假設我們正在訓練一個神經網絡模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓練數(shù)據量不足B.模型過于復雜，導致過擬合C.學習率設置過高D.以上原因都有可能18、考慮一個時間序列預測問題，數(shù)據具有明顯的季節(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19、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學習模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據增強的強度B.使用更復雜的模型架構C.引入注意力機制D.以上方法都可以20、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化21、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環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調整自己的行為策略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22、在一個回歸問題中，如果需要考慮多個輸出變量之間的相關性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務學習模型D.以上模型都可以23、在構建機器學習模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設我們正在訓練一個邏輯回歸模型。以下關于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對模型的約束越強，可能導致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好24、特征工程是機器學習中的重要環(huán)節(jié)。以下關于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉換等步驟。目的是從原始數(shù)據中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據中自動學習特征表示的過程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.特征轉換是將原始特征進行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機器學習算法中需要，深度學習算法不需要進行特征工程25、在一個金融風險預測的項目中，需要根據客戶的信用記錄、收入水平、負債情況等多種因素來預測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應不斷變化的市場環(huán)境和新的數(shù)據特征。以下哪種模型架構和訓練策略可能是最恰當?shù)?？（）A.構建一個線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復雜的非線性關系B.選擇邏輯回歸模型，結合正則化技術防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復雜關系表達能力有限C.建立多層感知機神經網絡，通過調整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點數(shù)來捕捉復雜關系，但訓練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機森林的集成學習方法，結合特征選擇和超參數(shù)調優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力26、欠擬合也是機器學習中需要關注的問題。以下關于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數(shù)據和測試數(shù)據上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據特征不足。那么，下列關于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據集不會出現(xiàn)欠擬合問題27、假設正在進行一個目標檢測任務，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學習框架在目標檢測中被廣泛應用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標檢測28、在一個圖像識別任務中，數(shù)據存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數(shù)類樣本，增加其數(shù)量，但可能導致過擬合B.欠采樣多數(shù)類樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質量難以保證D.以上方法結合使用，并結合模型調整進行優(yōu)化29、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結構？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以30、在一個回歸問題中，如果數(shù)據存在非線性關系并且噪聲較大，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回歸二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）機器學習中的模型選擇方法有哪些？結合具體任務，分析如何選擇合適的模型以提高預測準確性。2、（本題5分）探討機器學習在圖書館智能檢索中的應用，分析其對讀者信息獲取的便利。3、（本題5分）闡述機器學習中的深度學習在圖像超分辨率中的應用。分析圖像重建、細節(jié)增強、畫質提升等方面的深度學習方法和應用效果。4、（本題5分）論述機器學習中的主動學習算法及其優(yōu)勢。主動學習是一種通過選擇最有價值的數(shù)據進行標注來提高模型性能的方法。介紹主動學習算法的原理和類型，并討論其優(yōu)勢和適用場景。5、（本題5分）闡