学校 ________________ 班级 ____________ 姓名 ____________ 考场 ____________ 准考证号 ………………………… 密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………………………北京交通大学《机器学习与模式识别 I（双语）》2023-2024 学年第一学期期末试卷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、在机器学习中，强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设一个机器人要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（ ）A. 强化学习中的智能体根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的行为策略B. Q-learning 是一种基于值函数的强化学习算法，通过估计状态-动作值来选择最优动作C. 策略梯度算法直接优化策略函数，通过计算策略的梯度来更新策略参数D. 强化学习不需要对环境进行建模，只需要不断尝试不同的动作就能找到最优策略2、在使用梯度下降算法优化模型参数时，如果学习率设置过大，可能会导致以下哪种情况（ ）A. 收敛速度加快B. 陷入局部最优解C. 模型无法收敛D. 以上情况都不会发生3、在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，以下关于朴素贝叶斯的假设和特点，哪一项是不正确的？（ ）A. 假设特征之间相互独立，简化了概率计算B. 对于连续型特征，通常需要先进行离散化处理C. 朴素贝叶斯算法对输入数据的分布没有要求，适用于各种类型的数据D. 朴素贝叶斯算法在处理高维度数据时性能较差，容易出现过拟合4、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5、在进行模型选择时，我们通常会使用交叉验证来评估不同模型的性能。如果在交叉验证中，某个模型的性能波动较大，这可能意味着（ ）A. 模型不稳定，需要进一步调整B. 数据存在问题C. 交叉验证的设置不正确D. 该模型不适合当前任务第 1 页，共 8 页学校 ________________ 班级 ____________ 姓名 ____________ 考场 ____________ 准考证号 ………………………… 密…...
