湖北鐵道運(yùn)輸職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)算法與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(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頁湖北鐵道運(yùn)輸職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)算法與實(shí)踐》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預(yù)測結(jié)果幫助較?。ǎ〢.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)2、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)特征選擇任務(wù)，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區(qū)分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以3、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4、當(dāng)使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，通常會采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類算法5、假設(shè)要對一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的降維策略6、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉(zhuǎn)換為向量B.進(jìn)行詞性標(biāo)注C.提取文本特征D.以上都是7、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過平均多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果來進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個(gè)模型的性能如何8、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評估的說法中，錯誤的是：常用的模型評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗(yàn)證等方法來評估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評估的說法錯誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(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)測為正類的比例D.模型的評估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場景9、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會出現(xiàn)欠擬合問題10、在一個(gè)分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯誤標(biāo)簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹11、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時(shí)，除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來更詳細(xì)地分析模型的性能。對于一個(gè)二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個(gè)指標(biāo)可以通過混淆矩陣計(jì)算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）12、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.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對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13、機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個(gè)因素。以下關(guān)于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、問題的類型、計(jì)算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么，下列關(guān)于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，優(yōu)先選擇計(jì)算速度快的算法D.對于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法14、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是15、假設(shè)要預(yù)測一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的突然變化點(diǎn)，以下哪種方法可能是最合適的？（）A.滑動窗口分析，通過比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來檢測變化，但窗口大小選擇困難B.基于統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)，如t檢驗(yàn)或方差分析，但對數(shù)據(jù)分布有要求C.變點(diǎn)檢測算法，如CUSUM或Pettitt檢驗(yàn)，專門用于檢測變化點(diǎn)，但可能對噪聲敏感D.深度學(xué)習(xí)中的異常檢測模型，能夠自動學(xué)習(xí)變化模式，但需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練16、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，簡化了概率計(jì)算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進(jìn)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(shí)性能較差，容易出現(xiàn)過擬合17、在自然語言處理任務(wù)中，如文本分類，詞向量表示是基礎(chǔ)。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個(gè)大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時(shí)考慮到計(jì)算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息，能夠捕捉更全局的語義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)18、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)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(yàn)證來評估一個(gè)分類模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)大小相等的子集，依次選擇其中一個(gè)子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)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(yàn)證過程中同時(shí)調(diào)整多個(gè)超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過高，不適用19、在一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，出現(xiàn)了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個(gè)問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效20、在進(jìn)行特征工程時(shí)，需要對連續(xù)型特征進(jìn)行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在眼科醫(yī)學(xué)中的疾病檢測。2、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在蛋白質(zhì)組學(xué)中的研究進(jìn)展。3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在天文學(xué)中的數(shù)據(jù)處理。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練智能體玩游戲，如圍棋。2、（本題5分）借助影視制作數(shù)據(jù)優(yōu)化影視特效和剪輯。3、（本題5分）通過分類算法判斷信用卡交易是否為欺詐行為。4、（本題5分）利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框