站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁中國科學院大學《機器學習基礎理論及其在工程科學中的應用》

2021-2022學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、假設我們有一個時間序列數據，想要預測未來的值。以下哪種機器學習算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長短期記憶網絡（LSTM）C.隨機森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）2、在使用隨機森林算法進行分類任務時，以下關于隨機森林特點的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結果B.隨機森林在訓練過程中對特征進行隨機抽樣，增加了模型的隨機性和多樣性C.隨機森林對于處理高維度數據和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機森林的訓練速度比單個決策樹慢，因為需要構建多個決策樹3、假設要使用機器學習算法來預測房價。數據集包含了房屋的面積、位置、房間數量等特征。如果特征之間存在非線性關系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用4、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5、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數據。以下關于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現為模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現不佳B.增加訓練數據的數量可以有效地減少過擬合的發生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題6、在機器學習中，監督學習是一種常見的學習方式。假設我們有一個數據集，包含了房屋的面積、房間數量、地理位置等特征，以及對應的房價。如果我們想要使用監督學習算法來預測新房屋的價格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨立成分分析（ICA）7、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、在一個分類問題中，如果數據分布不均衡，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.生成對抗網絡（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以10、在一個監督學習問題中，我們需要評估模型在新數據上的泛化能力。如果數據集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）11、在處理文本分類任務時，除了傳統的機器學習算法，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.循環神經網絡（RNN）及其變體如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（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機器學習算法（如樸素貝葉斯、支持向量機）效果好12、在一個文本分類任務中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設特征之間相互獨立。然而，在實際的文本數據中，特征之間往往存在一定的相關性。以下關于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務中仍然表現良好C.為了提高性能，需要對文本數據進行特殊處理，使其滿足特征獨立的假設D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數據集，不適用于文本分類13、對于一個高維度的數據，在進行特征選擇時，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關系數C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以14、假設要對大量的文本數據進行主題建模，以發現潛在的主題和模式。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，能夠發現文本中的潛在主題，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15、考慮在一個圖像識別任務中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準確性和泛化能力，以下哪種數據增強技術可能是有效的（）A.隨機旋轉圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率16、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17、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據中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優的特征組合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18、在機器學習中，模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關于模型可解釋性的說法中，錯誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過程和預測結果的能力。可解釋性對于一些關鍵領域如醫療、金融等非常重要。那么，下列關于模型可解釋性的說法錯誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因為它的決策過程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性，因為可以通過樹形結構直觀地理解決策過程C.深度神經網絡模型通常具有較低的可解釋性，因為其決策過程非常復雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的，提高可解釋性必然會降低性能19、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設我們有多個候選模型。以下關于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務，如醫療診斷，應優先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中，需要根據具體問題和需求綜合權衡模型的性能、復雜度和可解釋性20、某機器學習項目需要對圖像中的物體進行實例分割，除了常見的深度學習模型，以下哪種技術可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓練B.數據增強C.模型融合D.以上技術都可以二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋隨機森林算法的主要思想。2、（本題5分）簡述在智能工業檢測中，機器學習的作用。3、（本題5分）說明機器學習中模型的可解釋性問題。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用卷積神經網絡（CNN）識別圖像中的物體，評估模型的準確性。2、（本題5分）依據社會學調查數據分析社會現象和趨勢。3、（本題5分）使用強化學習算法訓練智能體在迷宮中找到出口。4、（本題5分）使用決策樹算法對用戶的運動能力進行