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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁,共1頁重慶理工大學(xué)
《機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘》2021-2022學(xué)年第一學(xué)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、假設(shè)正在進(jìn)行一個特征選擇任務(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.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以2、在一個無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中,需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu),以下哪種方法可能比較適合?()A.自組織映射(SOM)B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)C.層次聚類D.以上方法都可以3、在自然語言處理任務(wù)中,如文本分類,詞向量表示是基礎(chǔ)。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個大量的文本數(shù)據(jù)集,想要得到高質(zhì)量的詞向量表示,同時考慮到計算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練,靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計信息,能夠捕捉更全局的語義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢,不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好,但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時,異常值的處理是一個重要環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個包含員工工資數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于異常值處理的方法,哪一項是不正確的?()A.可以通過可視化數(shù)據(jù)分布,直觀地發(fā)現(xiàn)異常值B.基于統(tǒng)計學(xué)方法,如三倍標(biāo)準(zhǔn)差原則,可以識別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值,以保證數(shù)據(jù)的純凈性D.對異常值進(jìn)行修正或替換,使其更符合數(shù)據(jù)的整體分布5、強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法中,錯誤的是:強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化累計獎勵。智能體根據(jù)當(dāng)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(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法錯誤的是()A.Q學(xué)習(xí)是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機(jī)器人控制、游戲等領(lǐng)域6、在深度學(xué)習(xí)中,批量歸一化(BatchNormalization)的主要作用是()A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是7、在深度學(xué)習(xí)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)被廣泛應(yīng)用于圖像識別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計一個CNN模型,對于圖像分類任務(wù),以下哪個因素對模型性能的影響較大()A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大8、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個機(jī)器人要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,哪一項是不正確的?()A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進(jìn)行建模,只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略9、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中,智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)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、在進(jìn)行自動特征工程時,以下關(guān)于自動特征工程方法的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)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(yù)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11、在一個異常檢測的任務(wù)中,數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好?()A.基于密度的局部異常因子(LOF)算法,能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點,但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機(jī)(One-ClassSVM),適用于高維數(shù)據(jù),但對數(shù)據(jù)分布的假設(shè)較強(qiáng)C.基于聚類的異常檢測,將遠(yuǎn)離聚類中心的點視為異常,但聚類效果對結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用,根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進(jìn)行組合12、假設(shè)正在進(jìn)行一個異常檢測任務(wù),數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的分布。以下哪種技術(shù)可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測異常?()A.核主成分分析(KPCA)B.局部線性嵌入(LLE)C.拉普拉斯特征映射D.以上技術(shù)都可以13、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時,以下關(guān)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(shù)(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14、集成學(xué)習(xí)是一種提高機(jī)器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法中,錯誤的是:集成學(xué)習(xí)通過組合多個弱學(xué)習(xí)器來構(gòu)建一個強(qiáng)學(xué)習(xí)器。常見的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么,下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法錯誤的是()A.bagging方法通過隨機(jī)采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建多個不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權(quán)重來構(gòu)建多個不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果作為新的特征輸入到一個元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個學(xué)習(xí)器的性能更好15、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時,除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外,還可以使用混淆矩陣來更詳細(xì)地分析模型的性能。對于一個二分類問題,混淆矩陣包含了真陽性(TP)、真陰性(TN)、假陽性(FP)和假陰性(FN)等信息。以下哪個指標(biāo)可以通過混淆矩陣計算得到,并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效?()A.準(zhǔn)確率(Accuracy)B.召回率(Recall)C.F1值D.均方誤差(MSE)16、考慮一個圖像分類任務(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,但在驗證集上的準(zhǔn)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(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)17、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(jī)18、假設(shè)要預(yù)測一個時間序列數(shù)據(jù)中的突然變化點,以下哪種方法可能是最合適的?()A.滑動窗口分析,通過比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來檢測變化,但窗口大小選擇困難B.基于統(tǒng)計的假設(shè)檢驗,如t檢驗或方差分析,但對數(shù)據(jù)分布有要求C.變點檢測算法,如CUSUM或Pettitt檢驗,專門用于檢測變化點,但可能對噪聲敏感D.深度學(xué)習(xí)中的異常檢測模型,能夠自動學(xué)習(xí)變化模式,但需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練19、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測一個城市的空氣質(zhì)量,有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù),如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征,例如計算交通流量的日變化率,有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對目標(biāo)變量有顯著影響的特征,去除冗余或無關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次,后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化20、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關(guān)于交叉驗證的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個大小相等的子集,依次選擇其中一個子集作為測試集,其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計算K次實驗的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調(diào)整多個超參數(shù),找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗證只適用于小數(shù)據(jù)集,對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高,不適用21、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要分支,它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法中,錯誤的是:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu),可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么,下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法錯誤的是()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù),如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示,不需要人工設(shè)計特征22、某公司希望通過機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測產(chǎn)品的需求,以便更有效地進(jìn)行生產(chǎn)計劃和庫存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)因素和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多方面信息。在這種復(fù)雜的多因素預(yù)測任務(wù)中,以下哪種模型可能表現(xiàn)出色?()A.線性回歸B.多層感知機(jī)(MLP)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)D.隨機(jī)森林23、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(wù)狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風(fēng)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(jìn)行過采樣,增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣,減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設(shè)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(jìn)行訓(xùn)練,忽略類別不平衡24、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學(xué)習(xí)模型,需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數(shù)?()A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以25、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(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(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,異常檢測問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述聚類算法中K-Means的基本流程。2、(本題5分)解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在海洋生物學(xué)中的生態(tài)監(jiān)測。3、(本題5分)談?wù)勅绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行太陽活動預(yù)測。4、(本題5分)解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中模型壓縮和量化的技術(shù)。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)基于RNN對文本的連貫性進(jìn)行評估。2、(本題5分)通過神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)研究大腦功能和神經(jīng)疾病。3、(本題5分)使用心理學(xué)研究數(shù)
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