蘭州城市學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁蘭州城市學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》2022-2023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25個小題，每小題1分，共25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(jìn)行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響2、在進(jìn)行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進(jìn)一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)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、考慮一個圖像分割任務(wù)，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆Ｒ韵履姆N方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測D.以上都是5、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6、在一個回歸問題中，如果需要考慮多個輸出變量之間的相關(guān)性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務(wù)學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以7、某研究團(tuán)隊正在開發(fā)一個語音識別系統(tǒng)，需要對語音信號進(jìn)行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線性預(yù)測編碼（LPC）C.感知線性預(yù)測（PLP）D.以上特征都常用8、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，它們通過相互對抗來提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)模式崩潰等問題9、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，但實際應(yīng)用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進(jìn)行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)，提高模型的表達(dá)能力D.不進(jìn)行任何處理，直接部署模型10、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計特征11、某機(jī)器學(xué)習(xí)項目需要對大量的圖像進(jìn)行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮12、在一個多標(biāo)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(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)化為多個二分類問題，分別進(jìn)行預(yù)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(biāo)簽分別訓(xùn)練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決13、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時，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。以下哪個指標(biāo)可以通過混淆矩陣計算得到，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）14、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征選擇是一項重要的任務(wù)，旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設(shè)我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行特征選擇時，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關(guān)性分析，選擇與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征B.隨機(jī)選擇一部分特征，進(jìn)行試驗和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領(lǐng)域知識和經(jīng)驗，手動選擇特征15、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導(dǎo)致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗，可能會錯過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調(diào)整學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓(xùn)練的輪數(shù)16、假設(shè)正在進(jìn)行一項關(guān)于客戶購買行為預(yù)測的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，包括個人信息、購買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨立成分分析（ICA）17、在一個信用評估的問題中，需要根據(jù)個人的信用記錄、收入、債務(wù)等信息評估其信用風(fēng)險。以下哪種模型評估指標(biāo)可能是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)集中可能不準(zhǔn)確B.召回率（Recall），關(guān)注正例的識別能力，但可能導(dǎo)致誤判增加C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，但對不同類別的權(quán)重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評估模型在不同閾值下的性能，對不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健18、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學(xué)習(xí)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(jī)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19、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗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折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關(guān)于交叉驗證的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計算K次實驗的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調(diào)整多個超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高，不適用20、假設(shè)正在進(jìn)行一項時間序列預(yù)測任務(wù)，例如預(yù)測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，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），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數(shù)據(jù)效果較好21、在一個推薦系統(tǒng)中，為了提高推薦的多樣性和新穎性，以下哪種方法可能是有效的？（）A.引入隨機(jī)推薦，增加推薦結(jié)果的不確定性，但可能降低相關(guān)性B.基于內(nèi)容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進(jìn)行推薦，但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略，在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡，但難以精確控制D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)用戶反饋動態(tài)調(diào)整22、某公司希望通過機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測產(chǎn)品的需求，以便更有效地進(jìn)行生產(chǎn)計劃和庫存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)因素和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多方面信息。在這種復(fù)雜的多因素預(yù)測任務(wù)中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機(jī)（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.隨機(jī)森林23、假設(shè)正在進(jìn)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24、在一個監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中，我們需要評估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標(biāo)需要特別謹(jǐn)慎地使用？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）25、在構(gòu)建一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，我們通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。假設(shè)我們有一個包含大量缺失值的數(shù)據(jù)集，以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的（）A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機(jī)值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在酒店管理中的客戶滿意度預(yù)測。2、（本題5分）談?wù)剬哟尉垲愃惴ǖ幕舅枷搿?、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中門控循環(huán)單元（GRU）有什么特點？4、（本題5分）談?wù)勗卺t(yī)療領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用精神醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)診斷和治療精神疾病。2、（本題5分）運用電信用戶數(shù)據(jù)預(yù)測用戶的流失傾向，采取挽留措施。3、（本題5分）使用決策樹算法對用戶的消費行為進(jìn)行分析。4、（本題5分）使用支持向量機(jī)（SVM）對圖像進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖