中國科學院大學《模式識別》2021-2022學年第一學期期末試卷

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《模式識別》2021-2022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、過擬合是機器學習中常見的問題之一。以下關于過擬合的說法中，錯誤的是：過擬合是指模型在訓練數據上表現很好，但在測試數據上表現不佳。過擬合的原因可能是模型過于復雜或者訓練數據不足。那么，下列關于過擬合的說法錯誤的是（）A.增加訓練數據可以緩解過擬合問題B.正則化是一種常用的防止過擬合的方法C.過擬合只在深度學習中出現，傳統(tǒng)的機器學習算法不會出現過擬合問題D.可以通過交叉驗證等方法來檢測過擬合2、在一個回歸問題中，如果數據存在非線性關系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸3、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4、在一個異常檢測任務中，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5、假設正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學習模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結構可以同時捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機制與循環(huán)神經網絡的結合B.多層感知機與卷積神經網絡的組合C.生成對抗網絡與自編碼器的融合D.以上模型都有可能6、在機器學習中，數據預處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關于數據預處理的說法中，錯誤的是：數據預處理包括數據清洗、數據歸一化、數據標準化等步驟。目的是提高數據的質量和可用性。那么，下列關于數據預處理的說法錯誤的是（）A.數據清洗可以去除數據中的噪聲和異常值B.數據歸一化將數據映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數據標準化將數據的均值和標準差調整為特定的值D.數據預處理對模型的性能影響不大，可以忽略7、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學習模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數據增強的強度B.使用更復雜的模型架構C.引入注意力機制D.以上方法都可以8、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，不需要根據任務特點進行選擇9、機器學習在自然語言處理領域有廣泛的應用。以下關于機器學習在自然語言處理中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。常見的自然語言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學習模型等。那么，下列關于機器學習在自然語言處理中的說法錯誤的是（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略了詞的順序和語法結構B.TF-IDF可以衡量一個詞在文檔中的重要性C.深度學習模型在自然語言處理中表現出色，但需要大量的訓練數據和計算資源D.機器學習在自然語言處理中的應用已經非常成熟，不需要進一步的研究和發(fā)展10、假設正在進行一個異常檢測任務，例如檢測網絡中的異常流量。如果正常數據的模式較為復雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現異常？（）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11、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是12、在使用支持向量機（SVM）進行分類時，核函數的選擇對模型性能有重要影響。假設我們要對非線性可分的數據進行分類。以下關于核函數的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性核函數適用于數據本身接近線性可分的情況B.多項式核函數可以擬合復雜的非線性關系，但計算復雜度較高C.高斯核函數（RBF核）對數據的分布不敏感，適用于大多數情況D.選擇核函數時，只需要考慮模型的復雜度，不需要考慮數據的特點13、假設正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞等信息來預測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期14、在一個情感分析任務中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結構可能是最有幫助的？（）A.卷積神經網絡（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環(huán)神經網絡（RNN），擅長處理序列數據，但長期依賴問題較嚴重C.長短時記憶網絡（LSTM），改進了RNN的長期記憶能力，但計算復雜度較高D.結合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢15、考慮一個推薦系統(tǒng)，需要根據用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關的商品或內容。在構建推薦模型時，可以使用基于內容的推薦、協(xié)同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數據較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進行推薦C.混合推薦，結合多種推薦方法的優(yōu)點D.以上方法都不合適，無法進行有效推薦16、在機器學習中，監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。假設我們要使用監(jiān)督學習算法來預測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數量、地理位置等）以及對應的房價數據。以下關于監(jiān)督學習在這個任務中的描述，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系模型B.決策樹算法可以根據房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點，最終預測房價C.支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來對房屋數據進行分類，從而預測房價D.無監(jiān)督學習算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預測，無需對數據進行標注17、某研究團隊正在開發(fā)一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數據？（）A.長短時記憶網絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經網絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能18、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。常見的圖像識別算法有卷積神經網絡、支持向量機等。那么，下列關于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經網絡通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經網絡C.圖像識別算法的性能主要取決于數據的質量和數量，與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學習、對抗攻擊等19、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20、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.引入隨機推薦，增加推薦結果的不確定性，但可能降低相關性B.基于內容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進行推薦，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.以上方法結合使用，并根據用戶反饋動態(tài)調整21、在處理文本分類任務時，除了傳統(tǒng)的機器學習算法，深度學習模型也表現出色。假設我們要對新聞文章進行分類。以下關于文本分類模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.循環(huán)神經網絡（RNN）及其變體如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經網絡（CNN）也可以應用于文本分類，通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構在處理長文本時性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計算復雜度較高D.深度學習模型在文本分類任務中總是比傳統(tǒng)機器學習算法（如樸素貝葉斯、支持向量機）效果好22、在構建一個圖像識別模型時，需要對圖像數據進行預處理和增強。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預處理和增強技術組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉C.色彩空間轉換、均值濾波和圖像縮放D.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉23、在機器學習中，特征選擇是一項重要的任務，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。假設我們有一個包含大量特征的數據集，在進行特征選擇時，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關性分析，選擇與目標變量高度相關的特征B.隨機選擇一部分特征，進行試驗和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領域知識和經驗，手動選擇特征24、假設正在訓練一個深度學習模型，但是訓練過程中出現了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個問題？（）A.使用正則化B.調整學習率C.使用殘差連接D.減少層數25、某機器學習項目旨在識別手寫數字圖像。數據集包含了各種不同風格和質量的手寫數字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數據增強技術可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉C.隨機添加噪聲D.以上技術都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）機器學習在美容醫(yī)療中的應用有哪些？2、（本題5分）簡述異常檢測算法的基本思路。3、（本題5分）說明機器學習在數量遺傳學中的模型構建。4、（本題5分）機器學習在智能家居中的控制策略是怎樣的？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）依據書法藝術數據研究書法風格和演變。2、（本題5分）利用KNN算法對花卉的品種進行分類。3、（本題5分）運用K-Means聚類分析城市的交通流量模式。4、（本題