中国地质大学(武汉)《机器学习》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc
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中国地质大学(武汉)
《机器学习》2023-2024学年第一学期期末试卷
院(系)_______班级_______学号_______姓名_______
题号
一
二
三
四
总分
得分
批阅人
一、单选题(本大题共15个小题,每小题1分,共15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、假设要对一个复杂的数据集进行降维,以便于可视化和后续分析。以下哪种降维方法可能是最有效的?()
A.主成分分析(PCA),寻找数据的主要方向,但可能丢失一些局部信息
B.线性判别分析(LDA),考虑类别信息,但对非线性结构不敏感
C.t-分布随机邻域嵌入(t-SNE),能够保持数据的局部结构,但计算复杂度高
D.以上方法结合使用,根据数据特点和分析目的选择合适的降维策略
2、在一个图像分类任务中,如果需要快速进行模型的训练和预测,以下哪种轻量级模型架构可能比较适合?()
A.MobileNet
B.ResNet
C.Inception
D.VGG
3、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
4、在一个图像生成任务中,例如生成逼真的人脸图像,生成对抗网络(GAN)是一种常用的方法。GAN由生成器和判别器组成,它们在训练过程中相互对抗。以下关于GAN训练过程的描述,哪一项是不正确的?()
A.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像,以欺骗判别器
B.判别器的目标是准确区分真实图像和生成器生成的图像
C.训练初期,生成器和判别器的性能都比较差,生成的图像质量较低
D.随着训练的进行,判别器的性能逐渐下降,而生成器的性能不断提升
5、想象一个图像分类的竞赛,要求在有限的计算资源和时间内达到最高的准确率。以下哪种优化策略可能是最关键的?()
A.数据增强,通过对原始数据进行随机变换增加数据量,但可能引入噪声
B.超参数调优,找到模型的最优参数组合,但搜索空间大且耗时
C.模型压缩,减少模型参数和计算量,如剪枝和量化,但可能损失一定精度
D.集成学习,组合多个模型的预测结果,提高稳定性和准确率,但训练成本高
6、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
7、在一个强化学习场景中,智能体在探索新的策略和利用已有的经验之间需要进行平衡。如果智能体过于倾向于探索,可能会导致效率低下;如果过于倾向于利用已有经验,可能会错过更好的策略。以下哪种方法可以有效地控制这种平衡?()
A.调整学习率
B.调整折扣因子
C.使用ε-贪婪策略,控制探索的概率
D.增加训练的轮数
8、假设正在进行一个特征选择任务,需要从大量的特征中选择最具代表性和区分性的特征。以下哪种特征选择方法基于特征与目标变量之间的相关性?()
A.过滤式方法
B.包裹式方法
C.嵌入式方法
D.以上方法都可以
9、想象一个无人驾驶汽车的环境感知任务,需要识别道路、车辆、行人等对象。以下哪种机器学习方法可能是最关键的?()
A.目标检测算法,如FasterR-CNN或YOLO,能够快速准确地识别多个对象,但对小目标检测可能存在挑战
B.语义分割算法,对图像进行像素级的分类,但计算量较大
C.实例分割算法,不仅区分不同类别,还区分同一类别中的不同个体,但模型复杂
D.以上三种方法结合使用,根据具体场景和需求进行选择和优化
10、想象一个语音合成的任务,需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术可能是核心的?()
A.基于规则的语音合成,方法简单但不够自然
B.拼接式语音合成,利用预先录制的语音片段拼接,但可能存在不连贯问题
C.参数式语音合成,通过模型生成声学参数再转换为语音,但