安徽大學(xué)《機器學(xué)習(xí)實驗》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)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在進行特征工程時，如果特征之間存在共線性，即一個特征可以由其他特征線性表示，以下哪種方法可以處理共線性？（）A.去除相關(guān)特征B.對特征進行主成分分析C.對特征進行標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都可以2、假設(shè)正在研究一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以3、在一個回歸問題中，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.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸4、在一個文本分類任務(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)特征之間相互獨立。然而，在實際的文本數(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，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設(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，需要對文本數(shù)據(jù)進行特殊處理，使其滿足特征獨立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類5、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設(shè)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6、在構(gòu)建一個圖像識別模型時，需要對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和增強。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.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)7、在進行機器學(xué)習(xí)模型評估時，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設(shè)一個二分類問題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測為正類預(yù)測為負類實際為正類8020實際為負類1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%8、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。如果模型的預(yù)測值與真實值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預(yù)測非常準(zhǔn)確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能9、某機器學(xué)習(xí)項目需要對圖像中的物體進行實例分割，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C.模型融合D.以上技術(shù)都可以10、在機器學(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11、在一個分類問題中，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D.決策樹12、在一個股票價格預(yù)測的場景中，需要根據(jù)歷史的股票價格、成交量、公司財務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的價格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機森林回歸，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）或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對時間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合13、假設(shè)正在進行一個特征選擇任務(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14、考慮一個回歸問題，我們要預(yù)測房價。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應(yīng)的房價。在選擇評估指標(biāo)來衡量模型的性能時，需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個評估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測值與真實值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率（Accuracy）15、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理16、在一個圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓(xùn)練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標(biāo)是準(zhǔn)確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓(xùn)練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓(xùn)練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升17、機器學(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18、在一個異常檢測問題中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠遠多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會因為數(shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構(gòu)建一個二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數(shù)據(jù)進行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機器學(xué)習(xí)解決19、在進行特征選擇時，有多種方法可以評估特征的重要性。假設(shè)我們有一個包含多個特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評估方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.信息增益通過計算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗可以檢驗特征與目標(biāo)變量之間的獨立性，從而評估特征的重要性C.隨機森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的，不需要進一步驗證20、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風(fēng)險。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)量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，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)集進行訓(xùn)練，忽略類別不平衡二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋機器學(xué)習(xí)在護理學(xué)中的患者監(jiān)測。2、（本題5分）說明機器學(xué)習(xí)中t-SNE降維算法的優(yōu)勢。3、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在藥學(xué)中的藥物研發(fā)。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用強化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練智能體進行賽車游戲。2、（本題5分）利用GAN生成新的建筑設(shè)計圖。3、（本題5分）使用Adaboost算法對圖像中的車牌進行識別。4、（本題5分）通過生物化學(xué)數(shù)據(jù)研究生物化學(xué)反應(yīng)和代謝途徑。5、（本題5分）借助糖尿病相關(guān)數(shù)據(jù)研究疾病的病理