上海工會管理職業(yè)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海工會管理職業(yè)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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)進行細分，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、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3、假設(shè)正在進行一項時間序列預(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4、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那么該模型的準確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%5、某機器學(xué)習(xí)項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關(guān)系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與注意力機制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能6、假設(shè)正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標簽的客戶數(shù)據(jù)進行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法7、在分類問題中，如果正負樣本比例嚴重失衡，以下哪種評價指標更合適？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差8、在進行機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個決策樹模型來預(yù)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(guān)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(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓(xùn)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(fù)雜度，例如減少決策樹的深度，會導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題9、考慮一個情感分析任務(wù)，判斷一段文本所表達的情感是積極、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，簡單直觀，計算速度快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10、在一個文本生成任務(wù)中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是11、在機器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對應(yīng)的房價數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個任務(wù)中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關(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劃分決策節(jié)點，最終預(yù)測房價C.支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進行分類，從而預(yù)測房價D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預(yù)測，無需對數(shù)據(jù)進行標注12、在進行時間序列預(yù)測時，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測股票價格的走勢。以下關(guān)于時間序列預(yù)測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.自回歸移動平均（ARMA）模型假設(shè)時間序列是線性的，通過對歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來進行預(yù)測B.差分整合移動平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時間序列，通過差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜的時間序列預(yù)測任務(wù)D.所有的時間序列預(yù)測方法都能準確地預(yù)測未來的股票價格，不受市場不確定性和突發(fā)事件的影響13、假設(shè)正在進行一個異常檢測任務(wù)，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法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。在選擇評估指標來衡量模型的性能時，需要綜合考慮模型的準確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個評估指標不僅考慮了預(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.準確率（Accuracy）15、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16、假設(shè)正在研究一個自然語言處理任務(wù)，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點17、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像分割的機器學(xué)習(xí)模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵損失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用18、在評估機器學(xué)習(xí)模型的性能時，通常會使用多種指標。假設(shè)我們有一個二分類模型，用于預(yù)測患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準確B.召回率是被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.F1分數(shù)是準確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問題的模型評估，值越小表示模型性能越好19、在一個異常檢測任務(wù)中，如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于距離的方法，如K近鄰B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚類的方法，如K-MeansD.以上都不行20、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(fēng)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21、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法時，需要考慮多個因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關(guān)系C.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性22、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預(yù)測為負例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題23、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是24、在一個金融風(fēng)險預(yù)測的項目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負債情況等多種因素來預(yù)測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略可能是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.構(gòu)建一個線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復(fù)雜的非線性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術(shù)防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復(fù)雜關(guān)系表達能力有限C.建立多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點數(shù)來捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機森林的集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關(guān)系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力25、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在智能電網(wǎng)中，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在眼科醫(yī)學(xué)中的疾病檢測。3、（本題5分）機器學(xué)習(xí)在康復(fù)醫(yī)學(xué)中的作用有哪些？4、（本題5分）談?wù)勅绾问褂脵C器學(xué)習(xí)進行客戶細分。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)練智能體進行飛行射擊游戲。2、（本題5分）運用K-Means聚類分析城市的交通流量模式。3、（本題5分）對一個深度學(xué)習(xí)模型進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)，提高模型性能。4、（本題5分）使用樸素貝葉斯算法對郵件的重要性進行