黃山學院《機器學習及應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024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15個小題，每小題1分，共15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、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關于樸素貝葉斯的假設和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合2、在集成學習中，Adaboost算法通過調整樣本的權重來訓練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機變化3、對于一個高維度的數(shù)據(jù)，在進行特征選擇時，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以4、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是5、假設正在進行一個異常檢測任務，例如檢測網絡中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法6、在機器學習中，偏差-方差權衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復雜度與性能的關系B.訓練誤差與測試誤差的關系C.過擬合與欠擬合的關系D.以上都是7、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高8、在一個異常檢測的任務中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結果影響較大D.以上算法結合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合9、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(shù)量、地理位置等）以及對應的房價數(shù)據(jù)。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(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行標注10、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機器學習方法在處理生物信息學問題中經常被應用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機場C.深度學習模型D.以上方法都常用11、在構建一個用于圖像識別的卷積神經網絡（CNN）時，需要考慮許多因素。假設我們正在設計一個用于識別手寫數(shù)字的CNN模型。以下關于CNN設計的描述，哪一項是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復雜的圖像特征，提高識別準確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計算復雜度，同時保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強模型的表達能力12、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境進行交互來學習最優(yōu)策略。假設一個機器人需要在復雜的環(huán)境中找到通往目標的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學習算法可能更適合解決這個問題？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇動作B.SARSA算法，基于當前策略進行策略評估和改進C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規(guī)劃算法13、在一個多標簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。以下哪種方法可以有效地處理多標簽分類任務？（）A.將多標簽問題轉化為多個二分類問題，分別進行預測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標簽分別訓練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標簽分類問題無法通過機器學習解決14、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15、某機器學習項目需要對視頻數(shù)據(jù)進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉換為適合機器學習模型處理的形式？（）A.提取關鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行庫存管理。2、（本題5分）機器學習在康復醫(yī)學中的作用有哪些？3、（本題5分）什么是集成學習？舉例說明常見的集成學習方法。4、（本題5分）什么是多模態(tài)學習？舉例說明其應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在環(huán)境科學中的大氣污染預測中的應用，分析其對環(huán)境保護政策的制定的支持。2、（本題5分）論述機器學習在金融風險管理中的應用與挑戰(zhàn)。機器學習可以用于金融風險管理，分析其應用方法和面臨的挑戰(zhàn)。3、（本題5分）論述在機器學習中，如何處理不均衡的特征重要性。探討特征選擇方法在這種情況下的應用和效果。4、（本題5分）論述機器學習在醫(yī)療領域的應用潛力與挑戰(zhàn)。機器學習可以應用于疾病診斷、醫(yī)療影像分析等方面，為醫(yī)療行業(yè)帶來新的機遇。分析其在醫(yī)療領域的具體應用案例，以及面臨的數(shù)據(jù)隱私、模型解釋性等挑戰(zhàn)。5、（本題5分）結合實際案例，論述無監(jiān)督學習在數(shù)據(jù)挖掘