首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)與量化投資》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號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2分，共40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、假設(shè)正在研究一個(gè)語音合成任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要2、在一個(gè)信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風(fēng)險(xiǎn)。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(yuǎn)遠(yuǎn)多于信用不良的用戶。為了解決這個(gè)問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設(shè)置不同的權(quán)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(jìn)行訓(xùn)練，忽略類別不平衡3、想象一個(gè)無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務(wù)，需要識別道路、車輛、行人等對象。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)檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準(zhǔn)確地識別多個(gè)對象，但對小目標(biāo)檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進(jìn)行像素級的分類，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)具體場景和需求進(jìn)行選擇和優(yōu)化4、在一個(gè)推薦系統(tǒng)中，為了提高推薦的多樣性和新穎性，以下哪種方法可能是有效的？（）A.引入隨機(jī)推薦，增加推薦結(jié)果的不確定性，但可能降低相關(guān)性B.基于內(nèi)容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進(jìn)行推薦，但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略，在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡，但難以精確控制D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整5、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應(yīng)用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以6、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價(jià)，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對應(yīng)的房價(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測房價(jià)C.支持向量機(jī)通過尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測房價(jià)D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價(jià)的預(yù)測，無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注7、想象一個(gè)圖像識別的任務(wù)，需要對大量的圖片進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達(dá)到較好的識別效果，同時(shí)考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如基于特征工程的支持向量機(jī)，需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，但計(jì)算量相對較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如只有一到兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練速度較快，但可能無法捕捉復(fù)雜的圖像特征C.運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNet架構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，識別效果好，但計(jì)算資源需求大，訓(xùn)練時(shí)間長D.利用遷移學(xué)習(xí)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，如Inception模型，微調(diào)應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù)，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源8、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)圖像生成任務(wù)，例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領(lǐng)域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成9、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對大量的圖像進(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10、在一個(gè)醫(yī)療診斷項(xiàng)目中，我們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標(biāo)、病史等信息。在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮多個(gè)因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關(guān)系C.支持向量機(jī)算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機(jī)森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性11、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12、在一個(gè)分類問題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林13、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對疾病進(jìn)行預(yù)測。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關(guān)重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹C.集成學(xué)習(xí)模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型14、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，其中一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)是目標(biāo)檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標(biāo)檢測算法時(shí)，需要考慮算法的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和對不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標(biāo)檢測算法在實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)應(yīng)用15、假設(shè)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預(yù)測結(jié)果幫助較?。ǎ〢.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)16、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗(yàn)之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會(huì)導(dǎo)致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)錯(cuò)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(diào)整學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓(xùn)練的輪數(shù)17、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測任務(wù)，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測18、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能19、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。過擬合意味著模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項(xiàng)C.使用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量20、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于圖像識別的深度學(xué)習(xí)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(dòng)搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中如何防止深度學(xué)習(xí)模型的過擬合？2、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在生物多樣性研究中的數(shù)據(jù)分析。3、（本題5分）簡述在智能交通信號控制中，機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用梯度提升樹預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格。2、（本題5分）使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練機(jī)器人進(jìn)行足球比賽。3、（本題5分）通過海洋生物學(xué)數(shù)據(jù)監(jiān)測海洋生態(tài)系統(tǒng)和保護(hù)海洋生物。4