中國科學(xué)院大學(xué)《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁中國科學(xué)院大學(xué)

《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、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)別中的說法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過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2、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡(jiǎn)單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會(huì)出現(xiàn)欠擬合問題3、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。語音信號(hào)具有時(shí)變、非平穩(wěn)等特點(diǎn)，在預(yù)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(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分幀和加窗C.將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量4、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法中，錯(cuò)誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計(jì)特征5、想象一個(gè)市場(chǎng)營銷的項(xiàng)目，需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來預(yù)測(cè)其未來的購買傾向。同時(shí)，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過系數(shù)分析解釋變量的影響，但對(duì)于復(fù)雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過特征重要性評(píng)估解釋模型，但局部解釋性相對(duì)較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性6、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于圖像分割的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評(píng)估圖像分割的效果？（）A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用7、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)8、假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足B.模型過于復(fù)雜，導(dǎo)致過擬合C.學(xué)習(xí)率設(shè)置過高D.以上原因都有可能9、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑，并且在途中會(huì)遇到各種障礙和獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個(gè)問題？（）A.Q-learning算法，通過估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評(píng)估和改進(jìn)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規(guī)劃算法10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，異常值的處理是一個(gè)重要環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于異常值處理的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過可視化數(shù)據(jù)分布，直觀地發(fā)現(xiàn)異常值B.基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如三倍標(biāo)準(zhǔn)差原則，可以識(shí)別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數(shù)據(jù)的純凈性D.對(duì)異常值進(jìn)行修正或替換，使其更符合數(shù)據(jù)的整體分布11、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12、在一個(gè)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以13、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌?？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當(dāng)14、在一個(gè)分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個(gè)類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機(jī)15、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù)，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結(jié)構(gòu)，同時(shí)詞匯量很大。為了有效地表示這些文本，以下哪種文本表示方法在深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語法樹表示16、想象一個(gè)無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務(wù)，需要識(shí)別道路、車輛、行人等對(duì)象。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能是最關(guān)鍵的？（）A.目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別多個(gè)對(duì)象，但對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)的分類，但計(jì)算量較大C.實(shí)例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個(gè)體，但模型復(fù)雜D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)具體場(chǎng)景和需求進(jìn)行選擇和優(yōu)化17、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用18、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類，但是計(jì)算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計(jì)算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮19、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測(cè)試誤差的關(guān)系C.過擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是20、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于疾病預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要考慮模型的魯棒性和穩(wěn)定性。以下哪種方法可以用于評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集和條件下的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留一法C.自助法D.以上方法都可以21、在一個(gè)股票價(jià)格預(yù)測(cè)的場(chǎng)景中，需要根據(jù)歷史的股票價(jià)格、成交量、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來的價(jià)格走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點(diǎn)。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(jiǎn)單直觀，但無法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸（SVR），對(duì)非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對(duì)高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機(jī)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(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合22、在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)等。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯(cuò)誤的是：線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務(wù)。支持向量機(jī)通過尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯(cuò)誤的是（）A.線性回歸的模型簡(jiǎn)單，容易理解，但對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計(jì)算成本較高D.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關(guān)23、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù)，需要對(duì)句子進(jìn)行語義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長(zhǎng)期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點(diǎn)24、在進(jìn)行圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征方法，可能會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設(shè)計(jì)需要豐富的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么，以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級(jí)特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時(shí)提取圖像的低級(jí)和高級(jí)語義特征，具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān)，主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(jìn)行調(diào)整25、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化算法對(duì)模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層感知機(jī)（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動(dòng)量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個(gè)參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇26、在一個(gè)文本分類任務(wù)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(shè)特征之間相互獨(dú)立。然而，在實(shí)際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關(guān)性。以下關(guān)于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應(yīng)用，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.由于特征不獨(dú)立的假設(shè)，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(guān)性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務(wù)中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，使其滿足特征獨(dú)立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類27、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以28、考慮一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)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(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均（SARIMA）模型D.以上都可以29、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體需要在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)塑造B.策略梯度估計(jì)的改進(jìn)C.經(jīng)驗(yàn)回放D.以上技術(shù)都可以30、假設(shè)正在研究一個(gè)醫(yī)療圖像診斷問題，需要對(duì)腫瘤進(jìn)行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。討論商品推薦、客戶細(xì)分、銷售預(yù)測(cè)等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用效果。2、（本題5分）結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在物流供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用。分析風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。3、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用，如食品質(zhì)量檢測(cè)、溯源等，分析其對(duì)食品安全保障的作用。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在體育賽事結(jié)果預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，分析其對(duì)體育博彩和觀眾體驗(yàn)的影響。5