鄭州體育職業(yè)學(xué)院《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)鄭州體育職業(yè)學(xué)院

《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。在選擇合適的模型時(shí)，需要考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，如趨勢(shì)、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡(jiǎn)單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對(duì)小樣本數(shù)據(jù)效果較好2、考慮一個(gè)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(shí)，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(diǎn)D.以上方法都不合適，無法進(jìn)行有效推薦3、在一個(gè)信用評(píng)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(duì)少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)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4、假設(shè)要對(duì)一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如股票價(jià)格的走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢(shì)和季節(jié)性特征。以下哪種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法可能較為合適？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點(diǎn)5、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型假設(shè)時(shí)間序列是線性的，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來進(jìn)行預(yù)測(cè)B.差分整合移動(dòng)平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時(shí)間序列，通過差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜的時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)D.所有的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法都能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來的股票價(jià)格，不受市場(chǎng)不確定性和突發(fā)事件的影響6、在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)CNN模型，對(duì)于圖像分類任務(wù)，以下哪個(gè)因素對(duì)模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大7、在一個(gè)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以8、在構(gòu)建一個(gè)圖像識(shí)別模型時(shí)，需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對(duì)比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)9、在一個(gè)強(qiáng)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(dòng)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10、在強(qiáng)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(gè)狀態(tài)下采取的行動(dòng)總是導(dǎo)致低獎(jiǎng)勵(lì)，它應(yīng)該（）A.繼續(xù)采取相同的行動(dòng)，希望情況會(huì)改善B.隨機(jī)選擇其他行動(dòng)C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動(dòng)D.調(diào)整策略以避免采取該行動(dòng)11、在進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時(shí)，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)B.可以將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)直接應(yīng)用到另一個(gè)不同但相關(guān)的領(lǐng)域中C.遷移學(xué)習(xí)能夠加快模型的訓(xùn)練速度，提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型不適用12、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要考慮市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)？（）A.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合注意力機(jī)制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組合C.隨機(jī)森林與自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能13、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(duì)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14、在進(jìn)行特征選擇時(shí)，有多種方法可以評(píng)估特征的重要性。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評(píng)估方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.信息增益通過計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性，從而評(píng)估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評(píng)估是基于特征對(duì)模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評(píng)估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的，不需要進(jìn)一步驗(yàn)證15、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以16、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17、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評(píng)估的說法中，錯(cuò)誤的是：常用的模型評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗(yàn)證等方法來評(píng)估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評(píng)估的說法錯(cuò)誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測(cè)為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預(yù)測(cè)為正類的比例D.模型的評(píng)估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景18、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，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(xiàng)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19、想象一個(gè)無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務(wù)，需要識(shí)別道路、車輛、行人等對(duì)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(cè)算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別多個(gè)對(duì)象，但對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)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(chǎng)景和需求進(jìn)行選擇和優(yōu)化20、在一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的項(xiàng)目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等多種因素來預(yù)測(cè)其違約的可能性。同時(shí)，要求模型能夠適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略可能是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.構(gòu)建一個(gè)線性回歸模型，簡(jiǎn)單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復(fù)雜的非線性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術(shù)防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對(duì)于多因素的復(fù)雜關(guān)系表達(dá)能力有限C.建立多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)數(shù)來捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機(jī)森林的集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關(guān)系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理異常值。2、（本題5分）談?wù)勗诟呔S數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行特征工程。3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在能源管理中的優(yōu)化策略。4、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）。5、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的工作原理。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用GAN生成新的圖像風(fēng)格。2、（本題5分）利用KNN算法對(duì)土壤的肥力進(jìn)行分類。3、（本題5分）借助民俗學(xué)數(shù)據(jù)傳承和保護(hù)民俗文化。4、（本題5分）根據(jù)交通流量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)道路擁堵情況，優(yōu)化交通管理。5、（本題5分）通過進(jìn)化生物學(xué)數(shù)據(jù)研究物種的進(jìn)化歷程和機(jī)制。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）探討在