韶关学院《机器学习原理》2022-2023学年第一学期期末试卷.docVIP

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韶关学院

《机器学习原理》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

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、考虑一个回归问题，我们要预测房价。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。在选择评估指标来衡量模型的性能时，需要综合考虑模型的准确性和误差的性质。以下哪个评估指标不仅考虑了预测值与真实值的偏差，还考虑了偏差的平方？（）

A.平均绝对误差（MAE）

B.均方误差（MSE）

C.决定系数（R2）

D.准确率（Accuracy）

2、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）通常应用于（）

A.输入层

B.隐藏层

C.输出层

D.以上都可以

3、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，但有哪些信誉好的足球投注网站空间大且耗时

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

4、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

5、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

6、某机器学习模型在训练时出现了过拟合现象，除了正则化，以下哪种方法也可以尝试用于缓解过拟合？（）

A.增加训练数据

B.减少特征数量

C.早停法

D.以上方法都可以

7、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

8、考虑在一个图像识别任务中，需要对不同的物体进行分类，例如猫、狗、汽车等。为了提高模型的准确性和泛化能力，以下哪种数据增强技术可能是有效的（）

A.随机旋转图像

B.增加图像的亮度

C.对图像进行模糊处理

D.减小图像的分辨率

9、在构建一个图像识别模型时，需要对图像数据进行预处理和增强。如果图像存在光照不均、噪声和模糊等问题，以下哪种预处理和增强技术组合可能最为有效？（）

A.直方图均衡化、中值滤波和锐化

B.灰度变换、高斯滤波和图像翻转

C.色彩空间转换、均值滤波和图像缩放

D.对比度拉伸、双边滤波和图像旋转

10、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

11、在机器学习中，特征选择是一项重要的任务，旨在从众多的原始特征中选择出对模型性能有显著影响的特征。假设我们有一个包含大量特征的数据集，在进行特征选择时，以下哪种方法通常不被采用？（）

A.基于相关性分析，选择与目标变量高度相关的特征

B.随机选择一部分特征，进行试验和比较

C.使用递归特征消除（RFE）方法，逐步筛选特征

D.基于领域知识和经验，手动选择特征

12、假设我们有一个时间序列数据，想要预测未来的值。以下哪种机器学习算法可能不太适合（）

A.线性回归

B.长短期记忆网络（LSTM）

C.随机森林

D.自回归移动平均模型（ARMA）

13、在进行机器学习模型训练时，过拟合是一个常