中國(guó)科學(xué)院大學(xué)《模式識(shí)別》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《模式識(shí)別》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、過(guò)擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題之一。以下關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過(guò)擬合的原因可能是模型過(guò)于復(fù)雜或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。那么，下列關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以緩解過(guò)擬合問(wèn)題B.正則化是一種常用的防止過(guò)擬合的方法C.過(guò)擬合只在深度學(xué)習(xí)中出現(xiàn)，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法不會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題D.可以通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)檢測(cè)過(guò)擬合2、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)存在非線性關(guān)系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項(xiàng)式回歸B.高斯過(guò)程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸3、在一個(gè)多標(biāo)簽分類問(wèn)題中，每個(gè)樣本可能同時(shí)屬于多個(gè)類別。例如，一篇文章可能同時(shí)涉及科技、娛樂(lè)和體育等多個(gè)主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問(wèn)題，分別進(jìn)行預(yù)測(cè)B.使用一個(gè)單一的分類器，輸出多個(gè)概率值表示屬于各個(gè)類別的可能性C.對(duì)每個(gè)標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個(gè)獨(dú)立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決4、在一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)中，如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于距離的方法，如K近鄰B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚類的方法，如K-MeansD.以上都不行5、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶的短期興趣和長(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能6、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。那么，下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)模型的性能影響不大，可以忽略7、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對(duì)小病變的檢測(cè)能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以8、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時(shí)，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.策略梯度方法通過(guò)直接計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過(guò)限制策略更新的幅度來(lái)保證策略的改進(jìn)C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進(jìn)算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇9、機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學(xué)習(xí)模型等。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略了詞的順序和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)B.TF-IDF可以衡量一個(gè)詞在文檔中的重要性C.深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理中表現(xiàn)出色，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和發(fā)展10、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法11、在自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉(zhuǎn)換為向量B.進(jìn)行詞性標(biāo)注C.提取文本特征D.以上都是12、在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類時(shí)，核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對(duì)非線性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況B.多項(xiàng)式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對(duì)數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時(shí)，只需要考慮模型的復(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)13、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個(gè)性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購(gòu)買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來(lái)預(yù)測(cè)用戶的興趣和需求。在這個(gè)過(guò)程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶的購(gòu)買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計(jì)用戶購(gòu)買每種商品的頻率B.對(duì)用戶購(gòu)買的商品進(jìn)行分類，并計(jì)算各類別的比例C.直接將用戶購(gòu)買的商品名稱作為特征輸入模型D.計(jì)算用戶購(gòu)買商品的時(shí)間間隔和購(gòu)買周期14、在一個(gè)情感分析任務(wù)中，需要同時(shí)考慮文本的語(yǔ)義和語(yǔ)法信息。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠提取局部特征，但對(duì)序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），擅長(zhǎng)處理序列數(shù)據(jù)，但長(zhǎng)期依賴問(wèn)題較嚴(yán)重C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長(zhǎng)期記憶能力，但計(jì)算復(fù)雜度較高D.結(jié)合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢(shì)15、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時(shí)，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無(wú)法進(jìn)行有效推薦16、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房?jī)r(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來(lái)劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)C.支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)對(duì)房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注17、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要考慮市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)？（）A.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合注意力機(jī)制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組合C.隨機(jī)森林與自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能18、機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)。常見(jiàn)的圖像識(shí)別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)卷積層和池化層自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征表示B.支持向量機(jī)在圖像識(shí)別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識(shí)別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關(guān)系不大D.機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學(xué)習(xí)、對(duì)抗攻擊等19、某研究需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行分類，例如區(qū)分不同的音樂(lè)風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時(shí)域特征C.時(shí)頻特征D.以上特征都常用20、在一個(gè)推薦系統(tǒng)中，為了提高推薦的多樣性和新穎性，以下哪種方法可能是有效的？（）A.引入隨機(jī)推薦，增加推薦結(jié)果的不確定性，但可能降低相關(guān)性B.基于內(nèi)容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進(jìn)行推薦，但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略，在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡，但難以精確控制D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整21、在處理文本分類任務(wù)時(shí)，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類。以下關(guān)于文本分類模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類，通過(guò)卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長(zhǎng)文本時(shí)性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計(jì)算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好22、在構(gòu)建一個(gè)圖像識(shí)別模型時(shí)，需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問(wèn)題，以下哪種預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對(duì)比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)23、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征選擇是一項(xiàng)重要的任務(wù)，旨在從眾多的原始特征中選擇出對(duì)模型性能有顯著影響的特征。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關(guān)性分析，選擇與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征B.隨機(jī)選擇一部分特征，進(jìn)行試驗(yàn)和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，手動(dòng)選擇特征24、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)25、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目旨在識(shí)別手寫數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風(fēng)格和質(zhì)量的手寫數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機(jī)裁剪B.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)C.隨機(jī)添加噪聲D.以上技術(shù)都可以二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在美容醫(yī)療中的應(yīng)用有哪些？2、（本題5分）簡(jiǎn)述異常檢測(cè)算法的基本思路。3、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)量遺傳學(xué)中的模型構(gòu)建。4、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在智能家居中的控制策略是怎樣的？三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）依據(jù)書法藝術(shù)數(shù)據(jù)研究書法風(fēng)格和演變。2、（本題5分）利用KNN算法對(duì)花卉的品種進(jìn)行分類。3、（本題5分）運(yùn)用K-Means聚類分析城市的交通流量模式。4、（本題