中國(guó)礦業(yè)大學(xué)徐海學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實(shí)踐》2022-2023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)中國(guó)礦業(yè)大學(xué)徐海學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實(shí)踐》

2022-2023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15個(gè)小題，每小題2分，共30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)正在研究一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢(shì)性。以下哪種模型可以同時(shí)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2、假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足B.模型過(guò)于復(fù)雜，導(dǎo)致過(guò)擬合C.學(xué)習(xí)率設(shè)置過(guò)高D.以上原因都有可能3、考慮一個(gè)情感分析任務(wù)，判斷一段文本所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語(yǔ)義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡(jiǎn)單直觀，計(jì)算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學(xué)習(xí)的詞向量表示，能夠捕捉語(yǔ)義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復(fù)雜程度4、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(guò)濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以5、假設(shè)在一個(gè)醫(yī)療診斷的場(chǎng)景中，需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。收集了大量患者的生理指標(biāo)、病史和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時(shí)，需要考慮模型的準(zhǔn)確性、可解釋性以及對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力。以下哪種算法可能是最適合的？（）A.決策樹算法，因?yàn)樗軌蚯逦卣故緵Q策過(guò)程，具有較好的可解釋性，但可能在復(fù)雜數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確性有限B.支持向量機(jī)算法，對(duì)高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力，準(zhǔn)確性較高，但模型解釋相對(duì)困難C.隨機(jī)森林算法，由多個(gè)決策樹組成，準(zhǔn)確性較高且具有一定的抗噪能力，但可解釋性一般D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠自動(dòng)提取特征，準(zhǔn)確性可能很高，但模型非常復(fù)雜，難以解釋6、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房?jī)r(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來(lái)劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)C.支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)對(duì)房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注7、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(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是8、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過(guò)擬合？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以9、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)10、在分類問(wèn)題中，如果正負(fù)樣本比例嚴(yán)重失衡，以下哪種評(píng)價(jià)指標(biāo)更合適？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差11、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們有一個(gè)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(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。如果我們想要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)新房屋的價(jià)格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨(dú)立成分分析（ICA）12、考慮一個(gè)圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問(wèn)題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過(guò)擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)13、在一個(gè)異常檢測(cè)問(wèn)題中，例如檢測(cè)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對(duì)異常樣本的檢測(cè)能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測(cè)問(wèn)題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識(shí)別異常點(diǎn)C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(cè)問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決14、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)的值一直沒(méi)有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過(guò)高B.模型過(guò)于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能15、某研究需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點(diǎn)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述在智能安防中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。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）簡(jiǎn)述自動(dòng)編碼器在特征提取中的作用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的多任務(wù)學(xué)習(xí)。解釋多任務(wù)學(xué)習(xí)的概念和重要性，介紹常見(jiàn)的多任務(wù)學(xué)習(xí)方法。分析多任務(wù)學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。2、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療影像配準(zhǔn)中的應(yīng)用。討論圖像對(duì)齊、變形校正、多模態(tài)融合等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用效果。3、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在旅游領(lǐng)域的應(yīng)用，如旅游推薦、景區(qū)管理等，分析其對(duì)旅游業(yè)的促進(jìn)作用。4、（本題5分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何處理數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值。探討數(shù)據(jù)清洗、插補(bǔ)等方法的效果和適用情況。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的降維算法。