昆明理工大学《机器学习》2022-2023学年第一学期期末试卷.doc

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昆明理工大学《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1分，共20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、假设要对一个时间序列数据进行预测，例如股票价格的走势。数据具有明显的趋势和季节性特征。以下哪种时间序列预测方法可能较为合适？（）

A.移动平均法

B.指数平滑法

C.ARIMA模型

D.以上方法都可能适用，取决于具体数据特点

2、在一个强化学习的应用中，环境的状态空间非常大且复杂。以下哪种策略可能有助于提高学习效率？（）

A.基于值函数的方法，如Q-learning，通过估计状态值来选择动作，但可能存在过高估计问题

B.策略梯度方法，直接优化策略，但方差较大且收敛慢

C.演员-评论家（Actor-Critic）方法，结合值函数和策略梯度的优点，但模型复杂

D.以上方法结合使用，并根据具体环境进行调整

3、在一个情感分析任务中，需要同时考虑文本的语义和语法信息。以下哪种模型结构可能是最有帮助的？（）

A.卷积神经网络（CNN），能够提取局部特征，但对序列信息处理较弱

B.循环神经网络（RNN），擅长处理序列数据，但长期依赖问题较严重

C.长短时记忆网络（LSTM），改进了RNN的长期记忆能力，但计算复杂度较高

D.结合CNN和LSTM的混合模型，充分利用两者的优势

4、在一个强化学习问题中，如果智能体需要与多个对手进行交互和竞争，以下哪种算法可以考虑对手的策略？（）

A.双人零和博弈算法

B.多智能体强化学习算法

C.策略梯度算法

D.以上算法都可以

5、在处理文本分类任务时，除了传统的机器学习算法，深度学习模型也表现出色。假设我们要对新闻文章进行分类。以下关于文本分类模型的描述，哪一项是不正确的？（）

A.循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）能够处理文本的序列信息

B.卷积神经网络（CNN）也可以应用于文本分类，通过卷积操作提取文本的局部特征

C.Transformer架构在处理长文本时性能优于RNN和CNN，但其计算复杂度较高

D.深度学习模型在文本分类任务中总是比传统机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机）效果好

6、在进行模型评估时，除了准确率、召回率等指标，还可以使用混淆矩阵来更全面地了解模型的性能。假设我们有一个二分类模型的混淆矩阵。以下关于混淆矩阵的描述，哪一项是不准确的？（）

A.混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别

B.真阳性（TruePositive，TP）表示实际为正例且被预测为正例的样本数量

C.假阴性（FalseNegative，FN）表示实际为正例但被预测为负例的样本数量

D.混淆矩阵只能用于二分类问题，不能用于多分类问题

7、在一个工业生产的质量控制场景中，需要通过机器学习来实时监测产品的质量参数，及时发现异常。数据具有高维度、动态变化和噪声等特点。以下哪种监测和分析方法可能是最合适的？（）

A.基于主成分分析（PCA）的降维方法，找出主要的影响因素，但对异常的敏感度可能较低

B.采用孤立森林算法，专门用于检测异常数据点，但对于高维数据效果可能不稳定

C.运用自组织映射（SOM）网络，能够对数据进行聚类和可视化，但实时性可能不足

D.利用基于深度学习的自动编码器（Autoencoder），学习正常数据的模式，对异常数据有较好的检测能力，但训练和计算成本较高

8、深度学习是机器学习的一个重要分支，它利用深度神经网络进行学习。以下关于深度学习的说法中，错误的是：深度神经网络具有多层结构，可以自动学习数据的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。那么，下列关于深度学习的说法错误的是（）

A.卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度神经网络

B.循环神经网络适用于处理序列数据，如文本、时间序列等

C.深度神经网络的训练需要大量的计算资源和时间

D.深度学习算法可以自动学习到最优的特征表示，不需要人工设计特征

9、在一个回归问题中，如果数据存在非线性关系并且噪声较大，以下哪种模型可能更适合？（）

A.多项式回归

B.高斯过程回归

C.岭回归

D.Lasso回归

10、假设正在研究一个时间序列预测问题，数据具有季节性和趋势性。以下哪