西安邮电大学《机器学习》2022-2023学年第一学期期末试卷.docVIP

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西安邮电大学《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30个小题，每小题1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、特征工程是机器学习中的重要环节。以下关于特征工程的说法中，错误的是：特征工程包括特征提取、特征选择和特征转换等步骤。目的是从原始数据中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列关于特征工程的说法错误的是（）

A.特征提取是从原始数据中自动学习特征表示的过程

B.特征选择是从众多特征中选择出对模型性能有重要影响的特征

C.特征转换是将原始特征进行变换，以提高模型的性能

D.特征工程只在传统的机器学习算法中需要，深度学习算法不需要进行特征工程

2、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

3、某机器学习项目需要对图像中的物体进行实例分割，除了常见的深度学习模型，以下哪种技术可以提高分割的精度？（）

A.多尺度训练

B.数据增强

C.模型融合

D.以上技术都可以

4、在一个无监督学习问题中，需要发现数据中的潜在结构。如果数据具有层次结构，以下哪种方法可能比较适合？（）

A.自组织映射（SOM）

B.生成对抗网络（GAN）

C.层次聚类

D.以上方法都可以

5、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

6、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们要使用监督学习算法来预测房价，给定了大量的房屋特征（如面积、房间数量、地理位置等）以及对应的房价数据。以下关于监督学习在这个任务中的描述，哪一项是不准确的？（）

A.可以使用线性回归算法，建立房屋特征与房价之间的线性关系模型

B.决策树算法可以根据房屋特征的不同取值来划分决策节点，最终预测房价

C.支持向量机通过寻找一个最优的超平面来对房屋数据进行分类，从而预测房价

D.无监督学习算法如K-Means聚类算法可以直接用于房价的预测，无需对数据进行标注

7、假设正在开发一个自动驾驶系统，其中一个关键任务是目标检测，例如识别道路上的行人、车辆和障碍物。在选择目标检测算法时，需要考虑算法的准确性、实时性和对不同环境的适应性。以下哪种目标检测算法在实时性要求较高的场景中可能表现较好？（）

A.FasterR-CNN，具有较高的检测精度

B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能够实现快速检测

C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之间取得平衡

D.以上算法都不适合实时应用

8、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们有一个数据集，包含了房屋的面积、房间数量、地理位置等特征，以及对应的房价。如果我们想要使用监督学习算法来预测新房屋的价格，以下哪种算法可能是最合适的（）

A.K-Means聚类算法

B.决策树算法

C.主成分分析（PCA）

D.独立成分分析（ICA）

9、假设正在构建一个语音识别系统，需要对输入的语音信号进行预处理和特征提取。语音信号具有时变、非平稳等特点，在预处理阶段，以下哪种操作通常不是必需的？（）

A.去除背景噪声

B.对语音信号进行分帧和加窗

C.将语音信号转换为频域表示

D.对语音信号进行压缩编码，减少数据量

10、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

11、在一个多标签分类问题中，每个样本可能同时属于多个类别。例如，一篇文章可能同时涉及科技、娱乐和体育等多个主题。以下哪种方法可以有效地处理多标签分类任务？（）

A.将多标签问题转化为多个二分类问题，分别进行预测

B.使用一个单一的分类器，输出多个概率值表示属于各个类别的可能性

C.对每个标签分别训练一个独立的分类器

D