北京理工大學《機器學習初步》2021-2022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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京理工大學

《機器學習初步》2021-2022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15個小題，每小題1分，共15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、在機器學習中，數(shù)據(jù)預處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預處理的說法中，錯誤的是：數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標準化等步驟。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)預處理的說法錯誤的是（）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)標準化將數(shù)據(jù)的均值和標準差調(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預處理對模型的性能影響不大，可以忽略2、假設(shè)正在構(gòu)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(zhuǎn)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3、假設(shè)正在進行一個目標檢測任務，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學習框架在目標檢測中被廣泛應用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標檢測4、在機器學習中，強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學習中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略5、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產(chǎn)品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數(shù)據(jù)。以下關(guān)于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過擬合的發(fā)生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題6、某研究團隊正在開發(fā)一個用于疾病預測的機器學習模型，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估模型在不同數(shù)據(jù)集和條件下的性能？（）A.交叉驗證B.留一法C.自助法D.以上方法都可以7、假設(shè)在一個醫(yī)療診斷的場景中，需要通過機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集了大量患者的生理指標、病史和生活習慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時，需要考慮模型的準確性、可解釋性以及對新數(shù)據(jù)的泛化能力。以下哪種算法可能是最適合的？（）A.決策樹算法，因為它能夠清晰地展示決策過程，具有較好的可解釋性，但可能在復雜數(shù)據(jù)上的準確性有限B.支持向量機算法，對高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力，準確性較高，但模型解釋相對困難C.隨機森林算法，由多個決策樹組成，準確性較高且具有一定的抗噪能力，但可解釋性一般D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠自動提取特征，準確性可能很高，但模型非常復雜，難以解釋8、假設(shè)要開發(fā)一個疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)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(jié)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(quán)平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權(quán)重，但權(quán)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(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權(quán)重，能夠更好地適應不同情況，但實現(xiàn)較復雜9、機器學習中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關(guān)于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點、問題的類型、計算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么，下列關(guān)于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復雜的深度學習算法B.對于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務，優(yōu)先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法10、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG11、假設(shè)要對一個復雜的數(shù)據(jù)集進行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計算復雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的降維策略12、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略。如果智能體在某個狀態(tài)下采取的行動總是導致低獎勵，它應該（）A.繼續(xù)采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機選擇其他行動C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動D.調(diào)整策略以避免采取該行動13、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，同時希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器14、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15、在進行異常檢測時，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋Isomap降維方法的特點。2、（本題5分）簡述機器學習在生物信息學數(shù)據(jù)庫中的應用。3、（本題5分）簡述在生物信息學中，機器學習的應用場景。4、（本題5分）機器學習在藝術(shù)創(chuàng)作中的創(chuàng)新點在哪里？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）機器學習中的模型調(diào)優(yōu)方法有哪些？結(jié)合具體案例，分析如何選擇合適的參數(shù)以提高模型性能。2、（本題5分）分析機器學習在天文學中的恒星分類中的應用，討論其對天文學研究的貢獻。3、（本題5分）論述在自然語言處理的語義理解任務中，機器學習算法的應用和挑戰(zhàn)。研究如何捕捉文本中的深層語義信息。4、（本題5分）分析機器學習在智能交通領(lǐng)域的應用。舉例說明機器學習在交通流量預測、交通信號控制、車輛識別等方面的應用，并探討其對智能交通系統(tǒng)的影響及未來發(fā)展趨勢。5、（本題5分）論述深度學習中的膠囊網(wǎng)