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2頁遼寧工程技術大學《機器學習B》2024-2025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、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占總樣本數的比例，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占實際正例樣本數的比例C.F1分數是準確率和召回率的調和平均值，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2、在進行異常檢測時，以下關于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統計的方法通過計算數據的均值、方差等統計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況3、在進行模型融合時，以下關于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何4、考慮一個時間序列預測問題，數據具有明顯的季節(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5、在一個回歸問題中，如果數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6、在進行時間序列預測時，有多種方法可供選擇。假設我們要預測股票價格的走勢。以下關于時間序列預測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.自回歸移動平均（ARMA）模型假設時間序列是線性的，通過對歷史數據的加權平均和殘差來進行預測B.差分整合移動平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時間序列，通過差分操作將其轉化為平穩(wěn)序列C.長短期記憶網絡（LSTM）能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系，適用于復雜的時間序列預測任務D.所有的時間序列預測方法都能準確地預測未來的股票價格，不受市場不確定性和突發(fā)事件的影響7、假設正在開發(fā)一個自動駕駛系統，其中一個關鍵任務是目標檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時，需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠實現快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應用8、某研究團隊正在開發(fā)一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數據？（）A.長短時記憶網絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經網絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能9、在進行機器學習模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型，但實際應用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數數量？（）A.增加模型的層數和神經元數量B.對模型進行量化，如使用低精度數值表示參數C.使用更復雜的激活函數，提高模型的表達能力D.不進行任何處理，直接部署模型10、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11、假設正在進行一個異常檢測任務，數據具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術可以用于將高維數據映射到低維空間以便更好地檢測異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術都可以12、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，通過計算策略的梯度來更新策略參數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13、機器學習中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數據的特點、問題的類型、計算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么，下列關于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數據集，優(yōu)先選擇復雜的深度學習算法B.對于高維度數據，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務，優(yōu)先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數據集，優(yōu)先選擇對不平衡數據敏感的算法14、當使用樸素貝葉斯算法進行分類時，假設特征之間相互獨立。但在實際數據中，如果特征之間存在一定的相關性，這會對算法的性能產生怎樣的影響（）A.提高分類準確性B.降低分類準確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準確性，取決于數據15、在一個圖像分類任務中，模型在訓練集上表現良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現象可能是由于什么原因導致的？（）A.過擬合B.欠擬合C.數據不平衡D.特征選擇不當二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述在音頻處理中，機器學習的應用。2、（本題5分）解釋機器學習在歷史學中的文獻分析。3、（本題5分）解釋如何在自然語言生成中應用機器學習。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討深度學習中的生成對抗網絡（GAN）的原理及應用。分析其在圖像生成、數據增強等方面的潛力。2、（本題5分）論述在語音識別中，機器學習算法的作用和發(fā)展趨勢。探討聲學模型和語言模型的原理和改進方向。3、（本題5分）探討機器學習在智能客服中的自然語言理解挑戰(zhàn)。智能客服需要良好的自然語言理解能力，分析機器學習在其中面臨的挑戰(zhàn)和解決方法。4、（本題5分）探討機器學習在智能物流倉儲管理中的應用。機器學習可以應用于物流倉儲管理的優(yōu)化，提高倉庫的運營效率。分析其在智能物流倉儲管理中的具