中國科學(xué)院大學(xué)《實驗物理模擬與數(shù)據(jù)分析工具》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國科學(xué)院大學(xué)《實驗物理模擬與數(shù)據(jù)分析工具》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)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20個小題，每小題1分，共20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、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時，如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，可能會導(dǎo)致以下哪種情況（）A.收斂速度加快B.陷入局部最優(yōu)解C.模型無法收斂D.以上情況都不會發(fā)生2、在強化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)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(dǎo)致低獎勵，它應(yīng)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3、在分類問題中，如果正負(fù)樣本比例嚴(yán)重失衡，以下哪種評價指標(biāo)更合適？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4、在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進(jìn)行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對模型的約束越強，可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好5、假設(shè)正在進(jìn)行一個圖像生成任務(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6、對于一個高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時，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7、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問題中經(jīng)常被應(yīng)用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機場C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用8、考慮一個圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)9、在機器學(xué)習(xí)中，交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關(guān)于交叉驗證的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計算K次實驗的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調(diào)整多個超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高，不適用10、某機器學(xué)習(xí)項目旨在識別手寫數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風(fēng)格和質(zhì)量的手寫數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉(zhuǎn)C.隨機添加噪聲D.以上技術(shù)都可以11、在進(jìn)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(rèn)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(zhǔn)確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況12、在一個強化學(xué)習(xí)問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法13、在進(jìn)行圖像識別任務(wù)時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設(shè)計需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么，以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān)，主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整14、在構(gòu)建一個機器學(xué)習(xí)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(xùn)練輪數(shù)C.增加模型的復(fù)雜度D.以上方法都不行15、在一個語音合成任務(wù)中，需要將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是16、某研究團(tuán)隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強的強度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機制D.以上方法都可以17、某研究需要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法在處理此類自然語言處理任務(wù)時經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機器學(xué)習(xí)分類算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點18、機器學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學(xué)習(xí)可以用于圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)。常見的圖像識別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。那么，下列關(guān)于機器學(xué)習(xí)在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層和池化層自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關(guān)系不大D.機器學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學(xué)習(xí)、對抗攻擊等19、在一個圖像分類任務(wù)中，模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌?？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當(dāng)20、考慮一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點D.以上方法都不合適，無法進(jìn)行有效推薦二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。2、（本題5分）簡述如何處理缺失值在機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中。3、（本題5分）簡述在智能物流中，機器學(xué)習(xí)的作用。4、（本題5分）說明機器學(xué)習(xí)在康復(fù)工程中的設(shè)備優(yōu)化。5、（本題5分）機器學(xué)習(xí)在美容醫(yī)療中的應(yīng)用有哪些？三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助合成生物學(xué)數(shù)據(jù)設(shè)計和構(gòu)建生物合成途徑。2、（本題5分）運用美容醫(yī)療數(shù)據(jù)為患者提供個性化美容方案。3、（本題5分）通過主成分分析對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。4、（本題5分）使用線性回歸模型預(yù)測房價，給定房屋面積、房間數(shù)量等特征。5、（本題5分）借助歷史學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘歷史事件的關(guān)聯(lián)。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）