中國科學(xué)院大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論及其在工程科學(xué)中的應(yīng)用》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)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來的值。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）2、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過程中對(duì)特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對(duì)于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹3、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。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(guān)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4、在一個(gè)回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在非線性關(guān)系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項(xiàng)式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸5、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)決策樹模型來預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購買某種產(chǎn)品，給定了客戶的個(gè)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(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓(xùn)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(duì)決策樹進(jìn)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(fù)雜度，例如減少?zèng)Q策樹的深度，會(huì)導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題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)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征，以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。如果我們想要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)新房屋的價(jià)格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨(dú)立成分分析（ICA）7、在一個(gè)股票價(jià)格預(yù)測(cè)的場(chǎng)景中，需要根據(jù)歷史的股票價(jià)格、成交量、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來的價(jià)格走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點(diǎn)。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(jiǎn)單直觀，但無法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸（SVR），對(duì)非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對(duì)高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機(jī)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(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合8、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是9、在一個(gè)分類問題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以10、在一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中，我們需要評(píng)估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評(píng)估指標(biāo)需要特別謹(jǐn)慎地使用？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）11、在處理文本分類任務(wù)時(shí)，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類。以下關(guān)于文本分類模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類，通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長(zhǎng)文本時(shí)性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計(jì)算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好12、在一個(gè)文本分類任務(wù)中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。然而，在實(shí)際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關(guān)性。以下關(guān)于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應(yīng)用，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.由于特征不獨(dú)立的假設(shè)，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關(guān)性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務(wù)中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，使其滿足特征獨(dú)立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類13、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以14、假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)潛在的主題和模式。以下哪種技術(shù)可能是最有效的？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但對(duì)短文本效果可能不好B.非負(fù)矩陣分解（NMF），將文本矩陣分解為低秩矩陣，但解釋性相對(duì)較弱C.基于詞向量的聚類方法，如K-Means聚類，但依賴于詞向量的質(zhì)量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度較高15、考慮在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，需要對(duì)不同的物體進(jìn)行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可能是有效的（）A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理D.減小圖像的分辨率16、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，如果智能體需要與多個(gè)對(duì)手進(jìn)行交互和競(jìng)爭(zhēng)，以下哪種算法可以考慮對(duì)手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以17、在進(jìn)行自動(dòng)特征工程時(shí)，以下關(guān)于自動(dòng)特征工程方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)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(dòng)特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預(yù)D.自動(dòng)特征工程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，但可以提高特征工程的效率18、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性也是一個(gè)重要的問題。以下關(guān)于模型可解釋性的說法中，錯(cuò)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(yù)測(cè)結(jié)果的能力?？山忉屝詫?duì)于一些關(guān)鍵領(lǐng)域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關(guān)于模型可解釋性的說法錯(cuò)誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因?yàn)樗臎Q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?yàn)榭梢酝ㄟ^樹形結(jié)構(gòu)直觀地理解決策過程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常具有較低的可解釋性，因?yàn)槠錄Q策過程非常復(fù)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(huì)降低性能19、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，除了考慮模型的性能指標(biāo)，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡(jiǎn)單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對(duì)于一些對(duì)可解釋性要求較高的任務(wù)，如醫(yī)療診斷，應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性20、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行實(shí)例分割，除了常見的深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.模型融合D.以上技術(shù)都可以二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋隨機(jī)森林算法的主要思想。2、（本題5分）簡(jiǎn)述在智能工業(yè)檢測(cè)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。3、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)中模型的可解釋性問題。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）識(shí)別圖像中的物體，評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。2、（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(shì)。3、（本題5分）使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練智能體在迷宮中找到出口。4、（本題5分）使用決策樹算法對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)能力進(jìn)行