裝訂線(xiàn)裝訂線(xiàn)PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)人文信息學(xué)院《機(jī)器人驅(qū)動(dòng)與控制》

2023-2024學(xué)年第二學(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(lèi)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(lèi)別，列表示預(yù)測(cè)類(lèi)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(lèi)問(wèn)題，不能用于多分類(lèi)問(wèn)題2、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3、在一個(gè)醫(yī)療診斷項(xiàng)目中，我們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標(biāo)、病史等信息。在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮多個(gè)因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)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(jiǎn)單且易于解釋B.決策樹(shù)算法，能夠處理非線(xiàn)性關(guān)系C.支持向量機(jī)算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機(jī)森林算法，對(duì)噪聲和異常值具有較好的容忍性4、集成學(xué)習(xí)是一種提高機(jī)器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：集成學(xué)習(xí)通過(guò)組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.bagging方法通過(guò)隨機(jī)采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過(guò)逐步調(diào)整樣本權(quán)重來(lái)構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個(gè)學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征輸入到一個(gè)元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個(gè)學(xué)習(xí)器的性能更好5、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要考慮市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)？（）A.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合注意力機(jī)制B.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組合C.隨機(jī)森林與自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能6、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.防止過(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是7、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性也是一個(gè)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于模型可解釋性的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過(guò)程和預(yù)測(cè)結(jié)果的能力?？山忉屝詫?duì)于一些關(guān)鍵領(lǐng)域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關(guān)于模型可解釋性的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.線(xiàn)性回歸模型具有較好的可解釋性，因?yàn)樗臎Q策過(guò)程可以用公式表示B.決策樹(shù)模型也具有一定的可解釋性，因?yàn)榭梢酝ㄟ^(guò)樹(shù)形結(jié)構(gòu)直觀(guān)地理解決策過(guò)程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常具有較低的可解釋性，因?yàn)槠錄Q策過(guò)程非常復(fù)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(huì)降低性能8、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確性等常見(jiàn)指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來(lái)更詳細(xì)地分析模型的性能。對(duì)于一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題，混淆矩陣包含了真陽(yáng)性（TP）、真陰性（TN）、假陽(yáng)性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個(gè)指標(biāo)可以通過(guò)混淆矩陣計(jì)算得到，并且對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集的評(píng)估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）9、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，如果智能體需要與多個(gè)對(duì)手進(jìn)行交互和競(jìng)爭(zhēng)，以下哪種算法可以考慮對(duì)手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以10、在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)CNN模型，對(duì)于圖像分類(lèi)任務(wù)，以下哪個(gè)因素對(duì)模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大11、在一個(gè)圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像?？紤]到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問(wèn)題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴(kuò)散模型，通過(guò)逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計(jì)算成本較高12、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來(lái)分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測(cè)為正類(lèi)預(yù)測(cè)為負(fù)類(lèi)實(shí)際為正類(lèi)8020實(shí)際為負(fù)類(lèi)1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%13、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，我們通常會(huì)使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估不同模型的性能。如果在交叉驗(yàn)證中，某個(gè)模型的性能波動(dòng)較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進(jìn)一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問(wèn)題C.交叉驗(yàn)證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)14、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類(lèi)，但是計(jì)算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計(jì)算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮15、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)的值一直沒(méi)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(guò)高B.模型過(guò)于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)中模型的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法。2、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在轉(zhuǎn)錄組學(xué)中的表達(dá)分析。3、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)量遺傳學(xué)中的模型構(gòu)建。4、（本題5分）簡(jiǎn)述在智能客服中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別及應(yīng)用場(chǎng)景。監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩大主要類(lèi)型，分別有不同的算法和應(yīng)用領(lǐng)域。比較它們?cè)跀?shù)據(jù)需求、模型訓(xùn)練方式和結(jié)果輸出等方面的差異，并舉例說(shuō)明各自適合的應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）詳細(xì)闡述在工業(yè)過(guò)程監(jiān)控中，機(jī)器學(xué)習(xí)在故障診斷和預(yù)警中的應(yīng)用。分析過(guò)程數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性對(duì)模型的要求。3、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在法律合同審查中的應(yīng)用，討論其對(duì)法律工作效率的提升。4、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的發(fā)展與前景。自然語(yǔ)言處理涉及文本分類(lèi)、機(jī)器翻譯、情感分析等任務(wù)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為其提供了強(qiáng)大的支持。分析不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用，以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和可能面臨的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。解釋GAN的基本原理和結(jié)構(gòu)，介紹其在圖像生