重慶理工大學《機器學習與數(shù)據(jù)挖掘》2021-2022學年第一學期期末試卷

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《機器學習與數(shù)據(jù)挖掘》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、假設正在進行一個特征選擇任務，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變量之間的相關性？（）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)督學習問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結構。如果數(shù)據(jù)具有層次結構，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（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以3、在自然語言處理任務中，如文本分類，詞向量表示是基礎。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設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。以下關于這兩種詞向量模型的比較，哪一項是不準確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓練，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系C.Word2Vec訓練速度較慢，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4、在進行數(shù)據(jù)預處理時，異常值的處理是一個重要環(huán)節(jié)。假設我們有一個包含員工工資數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下關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)計學方法，如三倍標準差原則，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.對異常值進行修正或替換，使其更符合數(shù)據(jù)的整體分布5、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6、在深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是7、在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）被廣泛應用于圖像識別等領域。假設我們正在設計一個CNN模型，對于圖像分類任務，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、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11、在一個異常檢測的任務中，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（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結果影響較大D.以上算法結合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合12、假設正在進行一個異常檢測任務，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術可以用于將高維數(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.以上技術都可以13、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14、集成學習是一種提高機器學習性能的方法。以下關于集成學習的說法中，錯誤的是：集成學習通過組合多個弱學習器來構建一個強學習器。常見的集成學習方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關于集成學習的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機采樣訓練數(shù)據(jù)來構建多個不同的學習器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權重來構建多個不同的學習器C.stacking方法將多個學習器的預測結果作為新的特征輸入到一個元學習器中D.集成學習方法一定比單個學習器的性能更好15、在進行機器學習模型評估時，除了準確性等常見指標外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。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，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)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構，以下哪種方法可以考慮這種層次結構？（）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18、假設要預測一個時間序列數(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.深度學習中的異常檢測模型，能夠自動學習變化模式，但需要大量數(shù)據(jù)訓練19、在機器學習中，特征工程是非常重要的一步。假設我們要預測一個城市的空氣質(zhì)量，有許多相關的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.對原始數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理，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變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關的特征D.特征工程只需要在模型訓練之前進行一次，后續(xù)不需要再進行調(diào)整和優(yōu)化20、在機器學習中，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。假設我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關于交叉驗證的描述，哪一項是不準確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集B.通過計算K次實驗的平均準確率等指標來評估模型的性能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、深度學習是機器學習的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習。以下關于深度學習的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡具有多層結構，可以自動學習數(shù)據(jù)的特征表示。深度學習在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功。那么，下列關于深度學習的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的計算資源和時間D.深度學習算法可以自動學習到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設計特征22、某公司希望通過機器學習來預測產(chǎn)品的需求，以便更有效地進行生產(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)濟指標等多方面信息。在這種復雜的多因素預測任務中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）D.隨機森林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24、假設正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學習模型，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）解釋機器學習在海洋生物學中的生態(tài)監(jiān)測。3、（本題5分）談談如何使用機器學習進行太陽活動預測。4、（本題5分）解釋機器學習中模型壓縮和量化的技術。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于RNN對文本的連貫性進行評估。2、（本題5分）通過神經(jīng)科學數(shù)據(jù)研究大腦功能和神經(jīng)疾病。3、（本題5分）使用心理學研究數(shù)