重慶電子工程職業(yè)學院《機器學習D》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頁重慶電子工程職業(yè)學院

《機器學習D》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在進行數據預處理時，異常值的處理是一個重要環(huán)節(jié)。假設我們有一個包含員工工資數據的數據集。以下關于異常值處理的方法，哪一項是不正確的？（）A.可以通過可視化數據分布，直觀地發(fā)現異常值B.基于統(tǒng)計學方法，如三倍標準差原則，可以識別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數據的純凈性D.對異常值進行修正或替換，使其更符合數據的整體分布2、某研究團隊正在開發(fā)一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數據？（）A.長短時記憶網絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經網絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能3、無監(jiān)督學習算法主要包括聚類和降維等方法。以下關于無監(jiān)督學習算法的說法中，錯誤的是：聚類算法將數據分成不同的組，而降維算法則將高維數據映射到低維空間。那么，下列關于無監(jiān)督學習算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預先指定聚類的個數K，并且對初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結構的聚類結果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數據的主要特征D.無監(jiān)督學習算法不需要任何先驗知識，完全由數據本身驅動4、假設正在進行一個異常檢測任務，例如檢測網絡中的異常流量。如果正常數據的模式較為復雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法5、在進行特征選擇時，有多種方法可以評估特征的重要性。假設我們有一個包含多個特征的數據集。以下關于特征重要性評估方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.信息增益通過計算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗可以檢驗特征與目標變量之間的獨立性，從而評估特征的重要性C.隨機森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結果都是完全準確和可靠的，不需要進一步驗證6、在一個圖像生成的任務中，需要根據給定的描述或條件生成逼真的圖像?？紤]到生成圖像的質量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對抗網絡（GAN），通過對抗訓練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠學習數據的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質量和多樣性，但計算成本較高7、在一個客戶流失預測的問題中，需要根據客戶的消費行為、服務使用情況等數據來提前預測哪些客戶可能會流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動選擇和構建與客戶流失相關的特征，如消費頻率、消費金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動特征選擇算法，如基于相關性或基于樹模型的特征重要性評估，但可能受到數據噪聲的影響C.進行特征變換，如對數變換、標準化等，以改善數據分布和模型性能，但可能丟失原始數據的某些信息D.以上方法結合使用，綜合考慮數據特點和模型需求8、在進行強化學習中的策略優(yōu)化時，以下關于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強化學習任務中都能取得相同的效果，不需要根據任務特點進行選擇9、在分類問題中，如果正負樣本比例嚴重失衡，以下哪種評價指標更合適？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差10、在一個回歸問題中，如果數據存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以11、在一個分類問題中，如果需要對新出現的類別進行快速適應和學習，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學習模型B.增量學習模型C.遷移學習模型D.以上模型都可以12、某公司希望通過機器學習來預測產品的需求，以便更有效地進行生產計劃和庫存管理。數據集涵蓋了歷史銷售數據、市場趨勢、季節(jié)因素和經濟指標等多方面信息。在這種復雜的多因素預測任務中，以下哪種模型可能表現出色？（）A.線性回歸B.多層感知機（MLP）C.循環(huán)神經網絡（RNN）D.隨機森林13、想象一個市場營銷的項目，需要根據客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計信息來預測其未來的購買傾向。同時，要能夠解釋模型的決策依據以指導營銷策略的制定。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，通過系數分析解釋變量的影響，但對于復雜的非線性關系可能不敏感B.運用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準確性較高，且可以通過特征重要性評估解釋模型，但局部解釋性相對較弱C.采用深度學習中的多層卷積神經網絡，預測能力強，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無法處理復雜的數據模式和不確定性14、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是15、在進行深度學習模型的訓練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設我們正在訓練一個多層感知機（MLP）模型。以下關于優(yōu)化算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調整模型參數來最小化損失函數B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據每個參數的歷史梯度自適應地調整學習率，對稀疏特征效果較好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，不需要根據模型和數據特點進行選擇16、假設要開發(fā)一個疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據患者的醫(yī)學影像（如X光、CT等）和臨床數據做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡單平均多個模型的預測結果，計算簡單，但可能無法充分利用各個模型的優(yōu)勢B.基于加權平均的融合，根據模型的性能或重要性分配權重，但權重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個模型的輸出作為新的特征輸入到一個元模型中進行融合，但可能存在過擬合風險D.基于注意力機制的融合，動態(tài)地根據輸入數據為不同模型分配權重，能夠更好地適應不同情況，但實現較復雜17、在一個分類問題中，如果數據集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹18、在一個無監(jiān)督學習問題中，需要發(fā)現數據中的潛在結構。如果數據具有層次結構，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19、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預測為正例的樣本數量C.假陰性（FalseNegative，FN）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題20、在處理自然語言處理任務時，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術。假設我們要對一段文本進行情感分析。以下關于詞嵌入的描述，哪一項是錯誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實數向量，捕捉單詞之間的語義關系B.Word2Vec和GloVe是常見的詞嵌入模型，可以學習到單詞的分布式表示C.詞嵌入向量的維度通常是固定的，且不同單詞的向量維度必須相同D.詞嵌入可以直接用于文本分類任務，無需進行進一步的特征工程21、特征工程是機器學習中的重要環(huán)節(jié)。以下關于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉換等步驟。目的是從原始數據中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數據中自動學習特征表示的過程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對模型性能有重要影響的特征C.特征轉換是將原始特征進行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機器學習算法中需要，深度學習算法不需要進行特征工程22、在一個圖像分類任務中，模型在訓練集上表現良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現象可能是由于什么原因導致的？（）A.過擬合B.欠擬合C.數據不平衡D.特征選擇不當23、在一個強化學習問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學習來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法24、欠擬合也是機器學習中需要關注的問題。以下關于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數據和測試數據上的表現都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數據特征不足。那么，下列關于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數據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據集上出現，大規(guī)模數據集不會出現欠擬合問題25、在一個強化學習場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經驗之間需要進行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導致效率低下；如果過于傾向于利用已有經驗，可能會錯過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調整學習率B.調整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓練的輪數二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在機器學習中，如何處理文本數據的變長問題。2、（本題5分）解釋深度學習中的卷積神經網絡（CNN）的特點和應用場景。3、（本題5分）簡述機器學習中循環(huán)神經網絡（RNN）及其變體。4、（本題5分）說明機器學習在細胞生物學中的研究方法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）應用Q-learning算法讓智能體學習最優(yōu)的行動策略。2、（本題5分）借助社交媒體數據進行用戶興趣分析，精準投放廣告。3、（本題5分）使用市場營銷數據進行客戶細分，制定精準營銷策略。4、（本題5分）利用KNN算法對空