北京理工大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測一個(gè)城市的空氣質(zhì)量，有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，例如計(jì)算交通流量的日變化率，有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對目標(biāo)變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次，后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化2、在一個(gè)異常檢測任務(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3、在進(jìn)行模型評估時(shí)，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實(shí)際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實(shí)際為正例但被預(yù)測為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題4、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問題中經(jīng)常被應(yīng)用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機(jī)場C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用5、在一個(gè)圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓(xùn)練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標(biāo)是準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)圖像和生成器生成的圖像C.訓(xùn)練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升6、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.策略梯度方法通過直接計(jì)算策略的梯度來更新策略參數(shù)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(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7、在進(jìn)行特征工程時(shí)，如果特征之間存在共線性，即一個(gè)特征可以由其他特征線性表示，以下哪種方法可以處理共線性？（）A.去除相關(guān)特征B.對特征進(jìn)行主成分分析C.對特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都可以8、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)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(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能9、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)處理對模型的性能影響不大，可以忽略10、在一個(gè)回歸問題中，如果需要考慮多個(gè)輸出變量之間的相關(guān)性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務(wù)學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以11、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，簡化了概率計(jì)算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進(jìn)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(shí)性能較差，容易出現(xiàn)過擬合12、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)異常檢測任務(wù)，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的分布。以下哪種技術(shù)可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術(shù)都可以13、假設(shè)要對一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，例如股票價(jià)格的走勢。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢和季節(jié)性特征。以下哪種時(shí)間序列預(yù)測方法可能較為合適？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點(diǎn)14、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)15、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計(jì)算D.以上方法都可以16、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化算法對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17、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值來選擇最優(yōu)動(dòng)作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計(jì)算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進(jìn)行建模，只需要不斷嘗試不同的動(dòng)作就能找到最優(yōu)策略18、在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)時(shí)監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動(dòng)態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。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(diǎn)，但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類和可視化，但實(shí)時(shí)性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)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(xùn)練和計(jì)算成本較高19、在自然語言處理中，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20、當(dāng)處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個(gè)類別在數(shù)據(jù)中占比極?。r(shí)，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識(shí)別能力（）A.對多數(shù)類別進(jìn)行欠采樣B.對少數(shù)類別進(jìn)行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋交叉驗(yàn)證在模型選擇和評估中的用途。2、（本題5分）簡述在智能安防中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。3、（本題5分）談?wù)勅绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行輿情監(jiān)測。4、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行空氣質(zhì)量預(yù)測。5、（本題5分）解釋如何使用協(xié)同過濾算法進(jìn)行推薦。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用宗教研究數(shù)據(jù)了解宗教信仰和文化傳播。2、（本題5分）依據(jù)細(xì)胞凋亡機(jī)制數(shù)據(jù)研究細(xì)胞死亡的調(diào)控和疾病發(fā)生。3、（本題5分）通過經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)預(yù)測模型。4、（本題5分）基于教育數(shù)據(jù)為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，提高學(xué)習(xí)效果。5、（本題5分）依據(jù)社會(huì)學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)分析社會(huì)現(xiàn)象和趨勢。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題