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《機器學習算法與實踐》2023-2024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、機器學習是一門涉及統計學、計算機科學和人工智能的交叉學科。它的目標是讓計算機從數據中自動學習規律和模式，從而能夠進行預測、分類、聚類等任務。以下關于機器學習的說法中，錯誤的是：機器學習算法可以分為監督學習、無監督學習和強化學習三大類。監督學習需要有標注的訓練數據，無監督學習則不需要標注數據。那么，下列關于機器學習的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監督學習算法，可以用于分類和回歸任務B.K均值聚類是一種無監督學習算法，用于將數據分成K個聚類C.強化學習通過與環境的交互來學習最優策略，適用于機器人控制等領域D.機器學習算法的性能只取決于算法本身，與數據的質量和數量無關2、在一個信用評估的問題中，需要根據個人的信用記錄、收入、債務等信息評估其信用風險。以下哪種模型評估指標可能是最重要的？（）A.準確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數據集中可能不準確B.召回率（Recall），關注正例的識別能力，但可能導致誤判增加C.F1分數，綜合考慮準確率和召回率，但對不同類別的權重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評估模型在不同閾值下的性能，對不平衡數據較穩健3、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4、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG5、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6、在一個工業生產的質量控制場景中，需要通過機器學習來實時監測產品的質量參數，及時發現異常。數據具有高維度、動態變化和噪聲等特點。以下哪種監測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數據點，但對于高維數據效果可能不穩定C.運用自組織映射（SOM）網絡，能夠對數據進行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學習的自動編碼器（Autoencoder），學習正常數據的模式，對異常數據有較好的檢測能力，但訓練和計算成本較高7、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數值特征C.降維D.以上都不是8、在一個推薦系統中，為了提高推薦的多樣性和新穎性，以下哪種方法可能是有效的？（）A.引入隨機推薦，增加推薦結果的不確定性，但可能降低相關性B.基于內容的多樣性優化，選擇不同類型的物品進行推薦，但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略，在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡，但難以精確控制D.以上方法結合使用，并根據用戶反饋動態調整9、假設正在開發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。以下哪種方法可以用于自動搜索和優化超參數？（）A.隨機搜索B.網格搜索C.基于模型的超參數優化D.以上方法都可以10、想象一個無人駕駛汽車的環境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區分不同類別，還區分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據具體場景和需求進行選擇和優化11、在一個回歸問題中，如果需要考慮多個輸出變量之間的相關性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務學習模型D.以上模型都可以12、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13、在一個回歸問題中，如果數據存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以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、在進行模型壓縮時，以下關于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權重或神經元，減少模型的參數量B.量化是將模型的權重進行低精度表示，如從32位浮點數轉換為8位整數C.知識蒸餾是將復雜模型的知識轉移到一個較小的模型中，實現模型壓縮D.模型壓縮會導致模型性能嚴重下降，因此在實際應用中應盡量避免使用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在智能林業中，機器學習的應用。2、（本題5分）解釋機器學習在生物化學中的反應預測。3、（本題5分）解釋交叉驗證在模型選擇和評估中的用途。4、（本題5分）簡述機器學習在生態學中的物種保護。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在保險領域的應用，如風險評估、理賠預測等，分析其對保險行業的價值。2、（本題5分）機器學習中的模型融合策略有哪些？結合實際應用，分析其在提高模型性能和穩定性方面的效果。3、（本題5分）探討在客戶滿意度預測中，機器學習算法的應用和數據預處理的重要性。研究如何從客戶反饋數據中提取有效特征。4、（本題5分）探討在機器學習中，如何處理不平衡數據，包括數據采樣方法（過采樣、欠采樣）和代價敏感學習。分析它們的優缺點和適用范圍。5、（本題5分）闡述機器學習中的深度學習在音頻處理中的應用