北京郵電大學《機器學習與混合現(xiàn)實》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京郵電大學《機器學習與混合現(xiàn)實》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在一個信用評估的問題中，需要根據(jù)個人的信用記錄、收入、債務等信息評估其信用風險。以下哪種模型評估指標可能是最重要的？（）A.準確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)集中可能不準確B.召回率（Recall），關注正例的識別能力，但可能導致誤判增加C.F1分數(shù)，綜合考慮準確率和召回率，但對不同類別的權重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評估模型在不同閾值下的性能，對不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健2、在進行模型融合時，以下關于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何3、在一個工業(yè)生產的質量控制場景中，需要通過機器學習來實時監(jiān)測產品的質量參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動態(tài)變化和噪聲等特點。以下哪種監(jiān)測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數(shù)據(jù)點，但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運用自組織映射（SOM）網絡，能夠對數(shù)據(jù)進行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學習的自動編碼器（Autoencoder），學習正常數(shù)據(jù)的模式，對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力，但訓練和計算成本較高4、在一個無監(jiān)督學習問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結構。如果數(shù)據(jù)具有層次結構，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對抗網絡（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以5、在使用深度學習進行圖像分類時，數(shù)據(jù)增強是一種常用的技術。假設我們有一個有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關于數(shù)據(jù)增強的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過隨機旋轉、翻轉、裁剪圖像來增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對圖像進行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強的方法C.數(shù)據(jù)增強可以有效地防止模型過擬合，但會增加數(shù)據(jù)標注的工作量D.過度的數(shù)據(jù)增強可能會導致模型學習到與圖像內容無關的特征，影響模型性能6、在機器學習中，交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關于交叉驗證的描述，哪一項是不準確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集B.通過計算K次實驗的平均準確率等指標來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調整多個超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高，不適用7、在一個文本分類任務中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設特征之間相互獨立。然而，在實際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關性。以下關于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對文本數(shù)據(jù)進行特殊處理，使其滿足特征獨立的假設D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類8、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性9、在進行圖像識別任務時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行特征提取。假設我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設計特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設計需要豐富的專業(yè)知識和經驗。而使用深度學習中的卷積神經網絡（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征。那么，以下關于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內容無關，主要取決于網絡結構D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進行調整10、考慮一個時間序列預測問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以11、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關于樸素貝葉斯的假設和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合12、在一個異常檢測問題中，例如檢測網絡中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠遠多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學習算法，可能會因為數(shù)據(jù)不平衡而導致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構建一個二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學習算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數(shù)據(jù)進行平衡處理，如復制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機器學習解決13、在一個股票價格預測的場景中，需要根據(jù)歷史的股票價格、成交量、公司財務指標等數(shù)據(jù)來預測未來的價格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學習的循環(huán)神經網絡（RNN）或長短時記憶網絡（LSTM），對時間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合14、在進行機器學習模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型，但實際應用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經元數(shù)量B.對模型進行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)，提高模型的表達能力D.不進行任何處理，直接部署模型15、在進行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進行細分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法需要預先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構建聚類層次結構C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響16、在進行機器學習模型評估時，我們經常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設一個二分類問題的混淆矩陣如下：（）預測為正類預測為負類實際為正類8020實際為負類1090那么該模型的準確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%17、假設正在構建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進行預處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點，在預處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進行分幀和加窗C.將語音信號轉換為頻域表示D.對語音信號進行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量18、假設正在研究一個自然語言處理任務，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學習模型在捕捉句子的長期依賴關系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網絡（BiLSTM）B.卷積神經網絡（CNN）C.圖卷積神經網絡（GCN）D.以上模型都有其特點19、在一個深度學習模型的訓練過程中，出現(xiàn)了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網絡層數(shù)C.減小學習率D.以上方法都可能有效20、某機器學習模型在訓練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導致這種情況的原因？（）A.學習率過高B.模型過于復雜C.數(shù)據(jù)預處理不當D.以上原因都有可能21、在一個多標簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。以下哪種方法可以有效地處理多標簽分類任務？（）A.將多標簽問題轉化為多個二分類問題，分別進行預測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標簽分別訓練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標簽分類問題無法通過機器學習解決22、在進行機器學習模型評估時，除了準確性等常見指標外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）23、當使用支持向量機（SVM）進行分類任務時，如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，通常會采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類算法24、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經網絡的方法，如TransformerD.以上都不是25、假設正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng)，其中一個關鍵任務是目標檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時，需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠實現(xiàn)快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機器學習中的遷移學習及其應用場景。2、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行空氣質量預測。3、（本題5分）談談在礦產資源勘探中，機器學習的應用。4、（本題5分）說明機器學習在考古學中的文物鑒定。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Adaboost算法對圖像中的目標進行檢測。2、（本題5分）借助急診醫(yī)學數(shù)據(jù)快速診