首都經濟貿易大學《機器學習與量化投資》2021-2022學年第一學期期末試卷

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2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、假設正在研究一個語音合成任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術在語音合成中起到關鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉換模型C.語音韻律模型D.以上技術都很重要2、在一個信用評估模型中，我們需要根據用戶的個人信息、財務狀況等數據來判斷其信用風險。數據集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數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.對少數類樣本進行過采樣，增加其數量B.對多數類樣本進行欠采樣，減少其數量C.為不同類別的樣本設置不同的權重，在損失函數中加以考慮D.直接使用原始數據集進行訓練，忽略類別不平衡3、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化4、在一個推薦系統(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.引入隨機推薦，增加推薦結果的不確定性，但可能降低相關性B.基于內容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進行推薦，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.以上方法結合使用，并根據用戶反饋動態(tài)調整5、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以6、在機器學習中，監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。假設我們要使用監(jiān)督學習算法來預測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數量、地理位置等）以及對應的房價數據。以下關于監(jiān)督學習在這個任務中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關系模型B.決策樹算法可以根據房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點，最終預測房價C.支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來對房屋數據進行分類，從而預測房價D.無監(jiān)督學習算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預測，無需對數據進行標注7、想象一個圖像識別的任務，需要對大量的圖片進行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達到較好的識別效果，同時考慮計算資源和訓練時間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機器學習算法，如基于特征工程的支持向量機，需要手動設計特征，但計算量相對較小B.采用淺層的神經網絡，如只有一到兩個隱藏層的神經網絡，訓練速度較快，但可能無法捕捉復雜的圖像特征C.運用深度卷積神經網絡，如ResNet架構，能夠自動學習特征，識別效果好，但計算資源需求大，訓練時間長D.利用遷移學習，將在大規(guī)模圖像數據集上預訓練好的模型，如Inception模型，微調應用到當前任務，節(jié)省訓練時間和計算資源8、假設正在進行一個圖像生成任務，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域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對抗網絡（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成9、某機器學習項目需要對大量的圖像進行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數據量化C.遷移學習D.以上技術都可以考慮10、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數據集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數據的規(guī)模、特征的數量、數據的平衡性等。如果數據量較大，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，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數據上表現出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性11、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12、在一個分類問題中，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B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機森林13、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療診斷的機器學習系統(tǒng)，需要對疾病進行預測。由于醫(yī)療數據的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢？（）A.深度學習模型B.決策樹C.集成學習模型D.強化學習模型14、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較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠實現快速檢測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15、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數據特征可能對預測結果幫助較?。ǎ〢.公司的財務報表數據B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經濟指標16、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17、假設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18、假設正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學習模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結構可以同時捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機制與循環(huán)神經網絡的結合B.多層感知機與卷積神經網絡的組合C.生成對抗網絡與自編碼器的融合D.以上模型都有可能19、在進行機器學習模型訓練時，過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓練數據上表現很好，但在新的、未見過的數據上表現不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設我們正在訓練一個神經網絡，以下哪種正則化技術通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網絡的層數和神經元數量B.在損失函數中添加L1正則項C.使用較小的學習率進行訓練D.減少訓練數據的數量20、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。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數？（）A.隨機搜索B.網格搜索C.基于模型的超參數優(yōu)化D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）機器學習中如何防止深度學習模型的過擬合？2、（本題5分）說明機器學習在生物多樣性研究中的數據分析。3、（本題5分）簡述在智能交通信號控制中，機器學習的方法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用梯度提升樹預測農產品的價格。2、（本題5分）使用強化學習算法訓練機器人進行足球比賽。3、（本題5分）通過海洋生物學數據監(jiān)測海洋生態(tài)系統(tǒng)和保護海洋生物。4