自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁安徽大學《機器學習》

2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、假設要預測一個時間序列數據中的突然變化點，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據差異來檢測變化，但窗口大小選擇困難B.基于統計的假設檢驗，如t檢驗或方差分析，但對數據分布有要求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，但需要大量數據訓練2、想象一個圖像識別的任務，需要對大量的圖片進行分類，例如區分貓和狗的圖片。為了達到較好的識別效果，同時考慮計算資源和訓練時間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統的機器學習算法，如基于特征工程的支持向量機，需要手動設計特征，但計算量相對較小B.采用淺層的神經網絡，如只有一到兩個隱藏層的神經網絡，訓練速度較快，但可能無法捕捉復雜的圖像特征C.運用深度卷積神經網絡，如ResNet架構，能夠自動學習特征，識別效果好，但計算資源需求大，訓練時間長D.利用遷移學習，將在大規模圖像數據集上預訓練好的模型，如Inception模型，微調應用到當前任務，節省訓練時間和計算資源3、在進行強化學習中的策略優化時，以下關于策略優化方法的描述，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.近端策略優化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩定性和收斂性D.所有的策略優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4、在一個股票價格預測的場景中，需要根據歷史的股票價格、成交量、公司財務指標等數據來預測未來的價格走勢。數據具有非線性、非平穩和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數據有一定處理能力，但對高噪聲數據可能效果不佳C.隨機森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數據，但解釋性較差D.基于深度學習的循環神經網絡（RNN）或長短時記憶網絡（LSTM），對時間序列數據有較好的建模能力，但容易過擬合5、在評估機器學習模型的性能時，通常會使用多種指標。假設我們有一個二分類模型，用于預測患者是否患有某種疾病。以下關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占總樣本數的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準確B.召回率是被正確預測為正例的樣本數占實際正例樣本數的比例C.F1分數是準確率和召回率的調和平均值，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6、假設正在進行一個異常檢測任務，數據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據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7、某研究需要對大量的文本數據進行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學習方法在處理此類自然語言處理任務時經常被采用？（）A.基于規則的方法B.機器學習分類算法C.深度學習情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數據和任務特點8、假設正在進行一個目標檢測任務，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學習框架在目標檢測中被廣泛應用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標檢測9、在進行數據預處理時，異常值的處理是一個重要環節。假設我們有一個包含員工工資數據的數據集。以下關于異常值處理的方法，哪一項是不正確的？（）A.可以通過可視化數據分布，直觀地發現異常值B.基于統計學方法，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，以保證數據的純凈性D.對異常值進行修正或替換，使其更符合數據的整體分布10、在進行特征工程時，需要對連續型特征進行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時減少數據的復雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化11、在構建一個機器學習模型時，如果數據中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項B.減少訓練輪數C.增加模型的復雜度D.以上方法都不行12、在一個文本生成任務中，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.基于規則的方法B.基于模板的方法C.基于神經網絡的方法，如TransformerD.以上都不是13、在一個異常檢測的任務中，數據分布呈現多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發現局部密度差異較大的異常點，但對參數敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數據，但對數據分布的假設較強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，根據數據特點選擇合適的方法或進行組合14、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。假設我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預測為正例的樣本數量C.假陰性（FalseNegative，FN）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題15、在一個醫療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數據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習算法時，需要考慮多個因素，如數據的規模、特征的數量、數據的平衡性等。如果數據量較大，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，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數據上表現出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性16、想象一個市場營銷的項目，需要根據客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統計信息來預測其未來的購買傾向。同時，要能夠解釋模型的決策依據以指導營銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過系數分析解釋變量的影響，但對于復雜的非線性關系可能不敏感B.運用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準確性較高，且可以通過特征重要性評估解釋模型，但局部解釋性相對較弱C.采用深度學習中的多層卷積神經網絡，預測能力強，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構建基于規則的分類器，明確的規則易于理解，但可能無法處理復雜的數據模式和不確定性17、某研究團隊正在開發一個用于醫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18、在處理自然語言處理任務時，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術。假設我們要對一段文本進行情感分析。以下關于詞嵌入的描述，哪一項是錯誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實數向量，捕捉單詞之間的語義關系B.Word2Vec和GloVe是常見的詞嵌入模型，可以學習到單詞的分布式表示C.詞嵌入向量的維度通常是固定的，且不同單詞的向量維度必須相同D.詞嵌入可以直接用于文本分類任務，無需進行進一步的特征工程19、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20、在機器學習中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預測準確性。假設數據集具有高維度、大量特征且存在非線性關系，同時樣本數量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋如何在機器學習中進行特征交互建模。2、（本題5分）什么是零樣本學習？它的挑戰是什么？3、（本題5分）談談在地質勘探中，機器學習的應用。4、（本題5分）簡述機器學習中的生成對抗網絡（GAN）。5、（本題5分）解釋Q-learning算法的基本概念。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助動物學數據分析動物的行為和生態。2、（本題5分）通過SVM算法對圖像中的瑕疵進行檢測。3、（本題5分）借助生物數學模型數據模擬生物過程和預測生物現象。4、（本題5分）使用決策樹算法對客戶流失進行預測。5、（本題5分）使用決策樹算法對用戶的消費行為進行分析。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）分析機器學習