華東師范大學《機器學習》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、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產(chǎn)品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數(shù)據(jù)。以下關于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過擬合的發(fā)生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題2、在機器學習中，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3、在一個語音合成任務中，需要將輸入的文本轉換為自然流暢的語音。以下哪種技術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（DNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是4、當處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個類別在數(shù)據(jù)中占比極?。r，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力（）A.對多數(shù)類別進行欠采樣B.對少數(shù)類別進行過采樣C.調整分類閾值D.以上方法都可以5、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結構？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以6、在一個無監(jiān)督學習問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結構。如果數(shù)據(jù)具有層次結構，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以7、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹8、假設要開發(fā)一個疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡單平均多個模型的預測結果，計算簡單，但可能無法充分利用各個模型的優(yōu)勢B.基于加權平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權重，但權重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個模型的輸出作為新的特征輸入到一個元模型中進行融合，但可能存在過擬合風險D.基于注意力機制的融合，動態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權重，能夠更好地適應不同情況，但實現(xiàn)較復雜9、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略。如果智能體在某個狀態(tài)下采取的行動總是導致低獎勵，它應該（）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)絡的輸出選擇行動D.調整策略以避免采取該行動10、欠擬合也是機器學習中需要關注的問題。以下關于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數(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，下列關于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復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11、在監(jiān)督學習中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。以下關于監(jiān)督學習算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預測連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務。支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關于監(jiān)督學習算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計算成本較高D.監(jiān)督學習算法的性能只取決于模型的復雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關12、假設正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以13、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據(jù)具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化14、在機器學習中，特征工程是非常重要的一步。假設我們要預測一個城市的空氣質量，有許多相關的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.對原始數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，例如計算交通流量的日變化率，有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對目標變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關的特征D.特征工程只需要在模型訓練之前進行一次，后續(xù)不需要再進行調整和優(yōu)化15、當使用支持向量機（SVM）進行分類任務時，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16、想象一個文本分類的任務，需要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等?？紤]到詞匯的多樣性和語義的復雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的？（）A.One-Hot編碼，簡單直觀，但向量維度高且稀疏B.詞袋模型（BagofWords），忽略詞序但計算簡單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語義關系，但對多義詞處理有限D.基于Transformer的預訓練語言模型生成的詞向量，具有強大的語言理解能力，但計算成本高17、想象一個市場營銷的項目，需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計信息來預測其未來的購買傾向。同時，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導營銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過系數(shù)分析解釋變量的影響，但對于復雜的非線性關系可能不敏感B.運用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準確性較高，且可以通過特征重要性評估解釋模型，但局部解釋性相對較弱C.采用深度學習中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，預測能力強，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無法處理復雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性18、在一個氣候預測的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來預測未來一段時間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長期趨勢等特征。以下哪種預測方法可能是最有效的？（）A.簡單的線性時間序列模型，如自回歸移動平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對復雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學習的長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長序列和復雜的非線性關系，但需要大量數(shù)據(jù)和計算資源D.結合多種傳統(tǒng)時間序列模型和機器學習算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢，但模型復雜度和調參難度較高19、在一個強化學習問題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術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.以上技術都可以20、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，同時希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）機器學習中如何訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡？2、（本題5分）解釋如何將二分類模型擴展到多分類問題。3、（本題5分）機器學習中如何進行特征選擇和特征工程？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用隨機森林模型對電影的評分進行預測。2、（本題5分）借助民俗學數(shù)據(jù)傳承和保護民俗文化。3、（本題5分）借助基因組學數(shù)據(jù)定位基因和研究基因變異。4、（本題5分）利用游