桐城师范高等专科学校《机器学习原理及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

站名： 年级专业： 姓名： 学号：
凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。
…………………………密………………………………封………………………………线…………………………

桐城师范高等专科学校《机器学习原理及应用》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、考虑一个时间序列预测问题，数据具有明显的季节性特征。以下哪种方法可以处理这种季节性？（ ）
A. 在模型中添加季节性项
B. 使用季节性差分
C. 采用季节性自回归移动平均（SARIMA）模型
D. 以上都可以

2、在监督学习中，常见的算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。以下关于监督学习算法的说法中，错误的是：线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类任务。支持向量机通过寻找一个最优的超平面来分类数据。那么，下列关于监督学习算法的说法错误的是（ ）
A. 线性回归的模型简单，容易理解，但对于复杂的数据集可能效果不佳
B. 逻辑回归可以处理二分类和多分类问题，并且可以输出概率值
C. 支持向量机在小样本数据集上表现出色，但对于大规模数据集计算成本较高
D. 监督学习算法的性能只取决于模型的复杂度，与数据的特征选择无关

3、想象一个文本分类的任务，需要对大量的新闻文章进行分类，如政治、经济、体育等。考虑到词汇的多样性和语义的复杂性。以下哪种词向量表示方法可能是最适合的？（ ）
A. One-Hot 编码，简单直观，但向量维度高且稀疏
B. 词袋模型（Bag of Words），忽略词序但计算简单
C. 分布式词向量，如 Word2Vec 或 GloVe，能够捕捉词与词之间的语义关系，但对多义词处理有限
D. 基于 Transformer 的预训练语言模型生成的词向量，具有强大的语言理解能力，但计算成本高

4、在机器学习中，模型的可解释性也是一个重要的问题。以下关于模型可解释性的说法中，错误的是：模型的可解释性是指能够理解模型的决策过程和预测结果的能力。可解释性对于一些关键领域如医疗、金融等非常重要。那么，下列关于模型可解释性的说法错误的是（ ）
A. 线性回归模型具有较好的可解释性，因为它的决策过程可以用公式表示
B. 决策树模型也具有一定的可解释性，因为可以通过树形结构直观地理解决策过程
C. 深度神经网络模型通常具有较低的可解释性，因为其决策过程非常复杂
D. 模型的可解释性和性能是相互矛盾的，提高可解释性必然会降低性能

5、在使用支持向量机（SVM）进行分类时，核函数的选择对模型性能有重要影响。假设我们要对非线性可分的数据进行分类。以下关于核函数的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 线性核函数适用于数据本身接近线性可分的情况
B. 多项式核函数可以拟合复杂的非线性关系，但计算复杂度较高
C. 高斯核函数（RBF 核）对数据的分布不敏感，适用于大多数情况
D. 选择核函数时，只需要考虑模型的复杂度，不需要考虑数据的特点

6、当使用支持向量机（SVM）进行分类任务时，如果数据不是线性可分的，通常会采用以下哪种方法（ ）
A. 增加样本数量
B. 降低维度
C. 使用核函数将数据映射到高维空间
D. 更换分类算法

7、在使用深度学习进行图像分类时，数据增强是一种常用的技术。假设我们有一个有限的图像数据集。以下关于数据增强的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过随机旋转、翻转、裁剪图像来增加数据的多样性
B. 对图像进行色彩变换、添加噪声等操作也属于数据增强的方法
C. 数据增强可以有效地防止模型过拟合，但会增加数据标注的工作量
D. 过度的数据增强可能会导致模型学习到与图像内容无关的特征，影响模型性能

8、在进行自动特征工程时，以下关于自动特征工程方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 基于深度学习的自动特征学习可以从原始数据中自动提取有意义的特征
B. 遗传算法可以用于搜索最优的特征组合
C. 自动特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干预
D. 自动特征工程需要大量的计算资源和时间，但可以提高特征工程的效率

9、在一个强化学习问题中，如果环境的状态空间非常大，以下哪种技术可以用于有效地表示和处理状态？（ ）
A. 函数逼近
B. 状态聚类
C. 状态抽象
D. 以上技术都可以

10、假设我们要使用机器学习算法来预测股票价格的走势。以下哪种数据特征可能对预测结果帮助较小（ ）
A. 公司的财务报表数据
B. 社交媒体上关于该股票的讨论热度
C. 股票代码
D. 宏观经济指标

11、机器学习中，批量归一化（Batch Normalization）通常应用于（ ）
A. 输入层
B. 隐藏层
C. 输出层
D. 以上都可以

12、在进行深度学习模型的训练时，优化算法对模型的收敛速度和性能有重要影响。假设我们正在训练一个多层感知机（MLP）模型。以下关于优化算法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 随机梯度下降（SGD）算法是一种常用的优化算法，通过不断调整模型参数来最小化损失函数
B. 动量（Momentum）方法可以加速 SGD 的收敛，减少震荡
C. Adagrad 算法根据每个参数的历史梯度自适应地调整学习率，对稀疏特征效果较好
D. 所有的优化算法在任何情况下都能使模型快速收敛到最优解，不需要根据模型和数据特点进行选择

13、在机器学习中，偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）描述的是（ ）
A. 模型的复杂度与性能的关系
B. 训练误差与测试误差的关系
C. 过拟合与欠拟合的关系
D. 以上都是

14、在进行模型压缩时，以下关于模型压缩方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 剪枝是指删除模型中不重要的权重或神经元，减少模型的参数量
B. 量化是将模型的权重进行低精度表示，如从 32 位浮点数转换为 8 位整数
C. 知识蒸馏是将复杂模型的知识转移到一个较小的模型中，实现模型压缩
D. 模型压缩会导致模型性能严重下降，因此在实际应用中应尽量避免使用

15、在使用梯度下降算法优化模型参数时，如果学习率设置过大，可能会导致以下哪种情况（ ）
A. 收敛速度加快
B. 陷入局部最优解
C. 模型无法收敛
D. 以上情况都不会发生

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）解释如何使用机器学习进行海啸预警。

2、（本题5分）简述机器学习在图像识别中的应用和技术。

3、（本题5分）简述机器学习中的聚类算法及其分类。

三、论述题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）论述深度学习中的多头注意力机制在机器翻译中的作用。分析其原理及对翻译质量的提升。

2、（本题5分）探讨机器学习在海洋科学领域的应用潜力。如海洋生态监测、海浪预测等，分析数据获取和处理的难点。

3、（本题5分）阐述机器学习中的在线学习中的增量决策树算法。解释增量决策树算法的原理，介绍其在在线学习中的应用。分析该算法的优势及面临的挑战。

4、（本题5分）分析机器学习在农业物联网中的病虫害监测中的应用，讨论其对农业生产的保护。

5、（本题5分）结合实际案例，论述机器学习在金融风险缓释中的应用。探讨风险分散、对冲策略、保险产品设计等方面的机器学习技术和应用前景。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）依据群体遗传学数据研究群体的遗传结构和进化。

2、（本题10分）依据植物学数据研究植物的生长和生态。

3、（本题10分）利用问答系统回答用户提出的关于历史事件的问题。

第3页，共3页