自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)蘇州工業(yè)園區(qū)服務(wù)外包職業(yè)學(xué)院《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，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、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動(dòng)作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法3、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，其中一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)是目標(biāo)檢測(cè)，例如識(shí)別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標(biāo)檢測(cè)算法時(shí)，需要考慮算法的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和對(duì)不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測(cè)精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測(cè)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(shí)時(shí)應(yīng)用4、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗(yàn)之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會(huì)導(dǎo)致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)錯(cuò)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(diào)整學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓(xùn)練的輪數(shù)5、在評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，通常會(huì)使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型，用于預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)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(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問題的模型評(píng)估，值越小表示模型性能越好6、在一個(gè)情感分析任務(wù)中，需要同時(shí)考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠提取局部特征，但對(duì)序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），擅長(zhǎng)處理序列數(shù)據(jù)，但長(zhǎng)期依賴問題較嚴(yán)重C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長(zhǎng)期記憶能力，但計(jì)算復(fù)雜度較高D.結(jié)合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢(shì)7、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.決策樹算法，能夠處理非線性關(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8、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用中，環(huán)境的狀態(tài)空間非常大且復(fù)雜。以下哪種策略可能有助于提高學(xué)習(xí)效率？（）A.基于值函數(shù)的方法，如Q-learning，通過估計(jì)狀態(tài)值來選擇動(dòng)作，但可能存在過高估計(jì)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(píng)論家（Actor-Critic）方法，結(jié)合值函數(shù)和策略梯度的優(yōu)點(diǎn)，但模型復(fù)雜D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)具體環(huán)境進(jìn)行調(diào)整9、考慮在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，需要對(duì)不同的物體進(jìn)行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可能是有效的（）A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理D.減小圖像的分辨率10、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù)，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結(jié)構(gòu)，同時(shí)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(xué)習(xí)中經(jīng)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、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù)，需要對(duì)句子進(jìn)行語義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長(zhǎng)期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點(diǎn)12、在一個(gè)多分類問題中，如果類別之間存在層次關(guān)系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類B.一對(duì)一分類C.一對(duì)多分類D.以上方法都可以13、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的方面。以下哪種模型通常具有較好的可解釋性？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)14、在一個(gè)分類問題中，如果需要對(duì)新出現(xiàn)的類別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí)，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以15、假設(shè)正在研究一個(gè)醫(yī)療圖像診斷問題，需要對(duì)腫瘤進(jìn)行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法16、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法中，錯(cuò)誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計(jì)特征17、在機(jī)器學(xué)習(xí)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?yàn)證技術(shù)來評(píng)估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個(gè)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(yàn)證，以下關(guān)于K的選擇，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.K=5，平衡計(jì)算成本和評(píng)估準(zhǔn)確性B.K=2，快速得到初步的評(píng)估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評(píng)估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個(gè)樣本都用于驗(yàn)證一次18、在一個(gè)分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯(cuò)誤標(biāo)簽，以下哪種模型可能對(duì)這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹19、在一個(gè)股票價(jià)格預(yù)測(cè)的場(chǎng)景中，需要根據(jù)歷史的股票價(jià)格、成交量、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來的價(jià)格走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點(diǎn)。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡(jiǎn)單直觀，但無法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸（SVR），對(duì)非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對(duì)高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機(jī)森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合20、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。過擬合意味著模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項(xiàng)C.使用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）什么是對(duì)抗防御技術(shù)？常見的對(duì)抗防御方法有哪些？2、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在生態(tài)遺傳學(xué)中的適應(yīng)機(jī)制研究。3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中過擬合和欠擬合的概念。4、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？5、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在昆蟲學(xué)中的種群動(dòng)態(tài)分析。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）通過變分自編碼器（VAE）對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重建。2、（本題5分）依據(jù)植物學(xué)數(shù)據(jù)研究植物的生長(zhǎng)和生態(tài)。3、（本題5分）通過智慧城市數(shù)據(jù)改善城市公共服務(wù)，提升居民生活質(zhì)量。4、（本題5分）借助急診醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)快速診斷和處理緊急病情。5、（本題5分）借助合成生物學(xué)