中國科學院大學《腦網(wǎng)絡組學基礎與應用》2021-2022學年第一學期期末試卷

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《腦網(wǎng)絡組學基礎與應用》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15個小題，每小題1分，共15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、在一個圖像識別任務中，數(shù)據(jù)存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數(shù)類樣本，增加其數(shù)量，但可能導致過擬合B.欠采樣多數(shù)類樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質量難以保證D.以上方法結合使用，并結合模型調整進行優(yōu)化2、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以3、在一個圖像分類任務中，模型在訓練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因導致的？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當4、在進行遷移學習時，以下關于遷移學習的應用場景和優(yōu)勢，哪一項是不準確的？（）A.當目標任務的數(shù)據(jù)量較少時，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預訓練的模型進行遷移學習B.可以將在一個領域學習到的模型參數(shù)直接應用到另一個不同但相關的領域中C.遷移學習能夠加快模型的訓練速度，提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只適用于深度學習模型，對于傳統(tǒng)機器學習模型不適用5、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預測結果幫助較?。ǎ〢.公司的財務報表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟指標6、假設正在進行一個圖像生成任務，例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成7、某機器學習模型在訓練時出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以8、在機器學習中，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9、在一個強化學習問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學習來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法10、假設要對一個時間序列數(shù)據(jù)進行預測，例如股票價格的走勢。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢和季節(jié)性特征。以下哪種時間序列預測方法可能較為合適？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點11、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12、強化學習中的智能體通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略。以下關于強化學習的說法中，錯誤的是：強化學習的目標是最大化累計獎勵。智能體根據(jù)當前狀態(tài)選擇動作，環(huán)境根據(jù)動作反饋新的狀態(tài)和獎勵。那么，下列關于強化學習的說法錯誤的是（）A.Q學習是一種基于值函數(shù)的強化學習算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強化學習算法C.強化學習算法只適用于離散動作空間，對于連續(xù)動作空間不適用D.強化學習可以應用于機器人控制、游戲等領域13、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14、在一個強化學習問題中，如果智能體需要與多個對手進行交互和競爭，以下哪種算法可以考慮對手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強化學習算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以15、假設要對大量的文本數(shù)據(jù)進行主題建模，以發(fā)現(xiàn)潛在的主題和模式。以下哪種技術可能是最有效的？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但對短文本效果可能不好B.非負矩陣分解（NMF），將文本矩陣分解為低秩矩陣，但解釋性相對較弱C.基于詞向量的聚類方法，如K-Means聚類，但依賴于詞向量的質量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結構，但計算復雜度較高二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在機器學習中，如何處理文本數(shù)據(jù)的變長問題。2、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行情感識別。3、（本題5分）簡述機器學習中的優(yōu)化算法，如隨機梯度下降（SGD）。4、（本題5分）機器學習在代謝組學中的應用方向是什么？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在智能交通出行規(guī)劃中的應用前景。討論路線推薦、出行時間預測、交通方式選擇等方面的機器學習方法和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）分析機器學習中的序列到序列學習算法及其應用。序列到序列學習可以用于機器翻譯、語音合成等任務。介紹序列到序列學習算法的原理和應用領域。3、（本題5分）探討機器學習在海洋資源管理中的應用。分析數(shù)據(jù)來源和處理方法，以及模型的準確性和可靠性。4、（本題5分）論述在強化學習中，如何利用模仿學習（ImitationLearning）加速學習過程。研究模仿學習的適用場景和局限性。5、（本題5分）探討在客戶關系管理中，機器學習在客戶細分、客戶流失預測和個性化營銷中的應用。分析客戶數(shù)據(jù)的隱私保護和模型的可解釋性要求。四、應用題（本大