沈陽城市學院《機器學習》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頁沈陽城市學院《機器學習》

2021-2022學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在進行自動特征工程時，以下關于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的自動特征學習可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預D.自動特征工程需要大量的計算資源和時間，但可以提高特征工程的效率2、假設正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng)，其中一個關鍵任務是目標檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時，需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應用3、某機器學習項目需要對文本進行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用4、在構建一個圖像識別模型時，需要對圖像數(shù)據(jù)進行預處理和增強。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預處理和增強技術組合可能最為有效？（）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.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)5、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理6、某機器學習項目需要對圖像中的物體進行實例分割，除了常見的深度學習模型，以下哪種技術可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓練B.數(shù)據(jù)增強C.模型融合D.以上技術都可以7、機器學習是一門涉及統(tǒng)計學、計算機科學和人工智能的交叉學科。它的目標是讓計算機從數(shù)據(jù)中自動學習規(guī)律和模式，從而能夠進行預測、分類、聚類等任務。以下關于機器學習的說法中，錯誤的是：機器學習算法可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習三大類。監(jiān)督學習需要有標注的訓練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學習則不需要標注數(shù)據(jù)。那么，下列關于機器學習的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學習算法，可以用于分類和回歸任務B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學習算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個聚類C.強化學習通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略，適用于機器人控制等領域D.機器學習算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無關8、在一個客戶流失預測的問題中，需要根據(jù)客戶的消費行為、服務使用情況等數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)噪聲的影響C.進行特征變換，如對數(shù)變換、標準化等，以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能，但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點和模型需求9、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可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG10、在一個金融風險預測的項目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負債情況等多種因素來預測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應不斷變化的市場環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構和訓練策略可能是最恰當?shù)?？（）A.構建一個線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復雜的非線性關系B.選擇邏輯回歸模型，結合正則化技術防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復雜關系表達能力有限C.建立多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡，通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點數(shù)來捕捉復雜關系，但訓練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機森林的集成學習方法，結合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力11、假設正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以12、在進行模型融合時，以下關于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何13、在進行機器學習模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型，但實際應用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)，提高模型的表達能力D.不進行任何處理，直接部署模型14、某研究需要對音頻信號進行分類，例如區(qū)分不同的音樂風格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用15、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結構？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以16、在構建一個機器學習模型時，如果數(shù)據(jù)中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項B.減少訓練輪數(shù)C.增加模型的復雜度D.以上方法都不行17、假設要使用機器學習算法來預測房價。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、在機器學習中，特征工程是非常重要的一步。假設我們要預測一個城市的空氣質(zhì)量，有許多相關的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.對原始數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理，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變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關的特征D.特征工程只需要在模型訓練之前進行一次，后續(xù)不需要再進行調(diào)整和優(yōu)化19、在一個股票價格預測的場景中，需要根據(jù)歷史的股票價格、成交量、公司財務指標等數(shù)據(jù)來預測未來的價格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學習的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），對時間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合20、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設置不同的權重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進行訓練，忽略類別不平衡21、假設正在進行一項時間序列預測任務，例如預測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時具有較強的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數(shù)據(jù)效果較好22、假設正在研究一個自然語言處理任務，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結構，同時詞匯量很大。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習中經(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23、在一個氣候預測的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來預測未來一段時間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長期趨勢等特征。以下哪種預測方法可能是最有效的？（）A.簡單的線性時間序列模型，如自回歸移動平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對復雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學習的長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長序列和復雜的非線性關系，但需要大量數(shù)據(jù)和計算資源D.結合多種傳統(tǒng)時間序列模型和機器學習算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢，但模型復雜度和調(diào)參難度較高24、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(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(jù)任務特點進行選擇25、在機器學習中，模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關于模型可解釋性的說法中，錯誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過程和預測結果的能力?？山忉屝詫τ谝恍╆P鍵領域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關于模型可解釋性的說法錯誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因為它的決策過程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性，因為可以通過樹形結構直觀地理解決策過程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型通常具有較低的可解釋性，因為其決策過程非常復雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的，提高可解釋性必然會降低性能二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋機器學習在醫(yī)學圖像處理中的應用。2、（本題5分）什么是元學習？它的主要方法有哪些？3、（本題5分）機器學習中如何進行數(shù)據(jù)預處理？4、（本題5分）機器學習中如何確定聚類的最佳簇數(shù)？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在邊緣設備上部署一個圖像分類模型，實現(xiàn)實時預測。2、（本題5分）依據(jù)管理學數(shù)據(jù)提供決策支持和優(yōu)化管理流程。3、（本題5分）利用隨機森林模型預測