自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁南京工業(yè)職業(yè)技術大學《機器學習與模式識別C》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在一個強化學習的應用中，環(huán)境的狀態(tài)空間非常大且復雜。以下哪種策略可能有助于提高學習效率？（）A.基于值函數(shù)的方法，如Q-learning，通過估計狀態(tài)值來選擇動作，但可能存在過高估計問題B.策略梯度方法，直接優(yōu)化策略，但方差較大且收斂慢C.演員-評論家（Actor-Critic）方法，結合值函數(shù)和策略梯度的優(yōu)點，但模型復雜D.以上方法結合使用，并根據(jù)具體環(huán)境進行調(diào)整2、考慮一個情感分析任務，判斷一段文本所表達的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡單直觀，計算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學習的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復雜程度3、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)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4、在一個圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡（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5、在機器學習中，模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通?？梢允褂媒徊骝炞C技術來評估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設有一個分類模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗證，以下關于K的選擇，哪一項是不太合理的？（）A.K=5，平衡計算成本和評估準確性B.K=2，快速得到初步的評估結果C.K=10，提供更可靠的評估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個樣本都用于驗證一次6、在深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是7、在一個強化學習問題中，如果智能體需要與多個對手進行交互和競爭，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.多智能體強化學習算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以8、假設正在進行一個圖像生成任務，例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成9、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(jù)和測試數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)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(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會出現(xiàn)欠擬合問題10、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以11、在進行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進行細分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法需要預先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構建聚類層次結構C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響12、在一個情感分析任務中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結構可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），擅長處理序列數(shù)據(jù)，但長期依賴問題較嚴重C.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），改進了RNN的長期記憶能力，但計算復雜度較高D.結合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢13、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉(zhuǎn)換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是14、假設我們正在訓練一個神經(jīng)網(wǎng)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(jù)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15、在評估機器學習模型的性能時，通常會使用多種指標。假設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二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談在礦產(chǎn)資源勘探中，機器學習的應用。2、（本題5分）談談局部線性嵌入（LLE）在降維中的應用。3、（本題5分）什么是模型的可解釋性框架？舉例說明其應用。4、（本題5分）解釋Q-learning算法的基本概念。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析機器學習算法中的自編碼器。論述自編碼器的基本原理和應用場景，如數(shù)據(jù)壓縮、特征提取等。探討自編碼器的改進方法及面臨的挑戰(zhàn)。2、（本題5分）分析機器學習中的半監(jiān)督聚類算法及其應用。半監(jiān)督聚類結合了部分標記數(shù)據(jù)和無標記數(shù)據(jù)，介紹其算法和應用場景。3、（本題5分）探討機器學習在物流領域的應用，如路徑規(guī)劃、庫存管理等，分析其對物流效率的提升。4、（本題5分）探討機器學習在考古學領域的應用前景。如文物識別、遺址預測等，分析數(shù)據(jù)稀缺和復雜性的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）分析機器學習中的降維算法及其在數(shù)據(jù)處理中的作用。降維算法可以減少數(shù)據(jù)的維度，提高數(shù)據(jù)處理的效率和模型的性能。介紹常見的降維算法，如主成