中南民族大学《机器学习》2022-2023学年第一学期期末试卷.doc

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中南民族大学《机器学习》

2022-2023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20个小题，每小题2分，共40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、在进行模型选择时，除了考虑模型的性能指标，还需要考虑模型的复杂度和可解释性。假设我们有多个候选模型。以下关于模型选择的描述，哪一项是不正确的？（）

A.复杂的模型通常具有更高的拟合能力，但也更容易过拟合

B.简单的模型虽然拟合能力有限，但更容易解释和理解

C.对于一些对可解释性要求较高的任务，如医疗诊断，应优先选择复杂的黑盒模型

D.在实际应用中，需要根据具体问题和需求综合权衡模型的性能、复杂度和可解释性

2、在进行迁移学习时，以下关于迁移学习的应用场景和优势，哪一项是不准确的？（）

A.当目标任务的数据量较少时，可以利用在大规模数据集上预训练的模型进行迁移学习

B.可以将在一个领域学习到的模型参数直接应用到另一个不同但相关的领域中

C.迁移学习能够加快模型的训练速度，提高模型在新任务上的性能

D.迁移学习只适用于深度学习模型，对于传统机器学习模型不适用

3、假设正在开发一个用于情感分析的深度学习模型，需要对模型进行优化。以下哪种优化算法在深度学习中被广泛使用？（）

A.随机梯度下降（SGD）

B.自适应矩估计（Adam）

C.牛顿法

D.共轭梯度法

4、在一个回归问题中，如果需要考虑多个输出变量之间的相关性，以下哪种模型可能更适合？（）

A.多元线性回归

B.向量自回归（VAR）

C.多任务学习模型

D.以上模型都可以

5、假设正在开发一个智能推荐系统，用于向用户推荐个性化的商品。系统需要根据用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词等信息来预测用户的兴趣和需求。在这个过程中，特征工程起到了关键作用。如果要将用户的购买记录转化为有效的特征，以下哪种方法不太合适？（）

A.统计用户购买每种商品的频率

B.对用户购买的商品进行分类，并计算各类别的比例

C.直接将用户购买的商品名称作为特征输入模型

D.计算用户购买商品的时间间隔和购买周期

6、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

7、在一个信用评估模型中，我们需要根据用户的个人信息、财务状况等数据来判断其信用风险。数据集存在类别不平衡的问题，即信用良好的用户数量远远多于信用不良的用户。为了解决这个问题，以下哪种方法是不合适的？（）

A.对少数类样本进行过采样，增加其数量

B.对多数类样本进行欠采样，减少其数量

C.为不同类别的样本设置不同的权重，在损失函数中加以考虑

D.直接使用原始数据集进行训练，忽略类别不平衡

8、考虑一个图像分类任务，使用深度学习模型进行训练。在训练过程中，如果发现模型在训练集上的准确率很高，但在验证集上的准确率较低，可能存在以下哪种问题？（）

A.模型欠拟合，需要增加模型的复杂度

B.数据预处理不当，需要重新处理数据

C.模型过拟合，需要采取正则化措施

D.训练数据量不足，需要增加更多的数据

9、在一个强化学习场景中，智能体需要在一个复杂的环境中学习最优策略。如果环境的奖励信号稀疏，以下哪种技术可以帮助智能体更好地学习？（）

A.奖励塑造

B.策略梯度估计的改进

C.经验回放

D.以上技术都可以

10、在一个多分类问题中，如果类别之间存在层次关系，以下哪种分类方法可以考虑这种层次结构？（）

A.层次分类

B.一对一分类

C.一对多分类

D.以上方法都可以

11、假设正在进行一个情感分析任务，使用深度学习模型。以下哪种神经网络架构常用于情感分析？（）

A.卷积神经网络（CNN）

B.循环神经网络（RNN）

C.长短时记忆网络（LSTM）

D.以上都可以

12、在分类问题中，如果正负样本比例严重失