陽江職業(yè)技術學院《機器學習及其應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁陽江職業(yè)技術學院《機器學習及其應用》

2023-2024學年第一學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、假設正在研究一個醫(yī)療圖像診斷問題，需要對腫瘤進行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預訓練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復雜度C.減少特征數(shù)量，簡化模型結(jié)構(gòu)D.不進行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機器學習算法2、假設我們正在訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓練數(shù)據(jù)量不足B.模型過于復雜，導致過擬合C.學習率設置過高D.以上原因都有可能3、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風險。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)集進行訓練，忽略類別不平衡4、在進行自動特征工程時，以下關于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的自動特征學習可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預D.自動特征工程需要大量的計算資源和時間，但可以提高特征工程的效率5、在一個文本分類任務中，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性。以下關于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務中仍然表現(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6、在機器學習中，強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學習中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略7、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關于解決數(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（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8、在機器學習中，監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。假設我們有一個數(shù)據(jù)集，包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征，以及對應的房價。如果我們想要使用監(jiān)督學習算法來預測新房屋的價格，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.獨立成分分析（ICA）9、在進行特征選擇時，有多種方法可以評估特征的重要性。假設我們有一個包含多個特征的數(shù)據(jù)集。以下關于特征重要性評估方法的描述，哪一項是不準確的？（）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)果都是完全準確和可靠的，不需要進一步驗證10、某研究需要對音頻信號進行分類，例如區(qū)分不同的音樂風格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用11、在一個多標簽分類問題中，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簽分類任務？（）A.將多標簽問題轉(zhuǎn)化為多個二分類問題，分別進行預測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.對每個標簽分別訓練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標簽分類問題無法通過機器學習解決12、假設要對一個大型數(shù)據(jù)集進行無監(jiān)督學習，以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種方法可能是首選？（）A.自編碼器（Autoencoder），通過重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學習特征，但可能無法發(fā)現(xiàn)復雜模式B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN），通過對抗訓練生成新數(shù)據(jù)，但訓練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡（DBN），能夠提取高層特征，但訓練難度較大D.以上方法都可以嘗試，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和任務需求選擇13、在進行強化學習中的策略優(yōu)化時，以下關于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強化學習任務中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務特點進行選擇14、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.多任務學習模型D.以上模型都可以15、在進行異常檢測時，以下關于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況16、在一個異常檢測問題中，例如檢測網(wǎng)絡中的異常流量，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)督學習算法，可能會因為數(shù)據(jù)不平衡而導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)督學習算法，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習解決17、考慮一個圖像分類任務，使用深度學習模型進行訓練。在訓練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓練集上的準確率很高，但在驗證集上的準確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復雜度B.數(shù)據(jù)預處理不當，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)18、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機19、在進行機器學習模型訓練時，過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設我們正在訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡，以下哪種正則化技術通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網(wǎng)絡的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項C.使用較小的學習率進行訓練D.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量20、在機器學習中，數(shù)據(jù)預處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關于數(shù)據(jù)預處理的說法中，錯誤的是：數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標準化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。那么，下列關于數(shù)據(jù)預處理的說法錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標準化將數(shù)據(jù)的均值和標準差調(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預處理對模型的性能影響不大，可以忽略二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談談在高維數(shù)據(jù)中，如何進行特征工程。2、（本題5分）解釋深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的特點和應用場景。3、（本題5分）機器學習在地球科學中的應用有哪些？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用藥學數(shù)據(jù)研發(fā)新的藥物和優(yōu)化藥物配方。2、（本題5分）利用宗教研究數(shù)據(jù)了解宗教信仰和文化傳播。3、（本題5分）使用強化學習算法訓練智能體玩游戲，如圍棋。