朔州职业技术学院《机器学习B》2023-2024学年第二学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页朔州职业技术学院

《机器学习B》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、某研究团队正在开发一个用于医疗诊断的机器学习系统，需要对疾病进行预测。由于医疗数据的敏感性和重要性，模型的可解释性至关重要。以下哪种模型或方法在提供可解释性方面具有优势？（）A.深度学习模型B.决策树C.集成学习模型D.强化学习模型2、在特征工程中，独热编码（One-HotEncoding）用于（）A.处理类别特征B.处理数值特征C.降维D.以上都不是3、某机器学习模型在训练时出现了过拟合现象，除了正则化，以下哪种方法也可以尝试用于缓解过拟合？（）A.增加训练数据B.减少特征数量C.早停法D.以上方法都可以4、考虑一个时间序列预测问题，数据具有明显的季节性特征。以下哪种方法可以处理这种季节性？（）A.在模型中添加季节性项B.使用季节性差分C.采用季节性自回归移动平均（SARIMA）模型D.以上都可以5、在进行时间序列预测时，有多种方法可供选择。假设我们要预测股票价格的走势。以下关于时间序列预测方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.自回归移动平均（ARMA）模型假设时间序列是线性的，通过对历史数据的加权平均和残差来进行预测B.差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型可以处理非平稳的时间序列，通过差分操作将其转化为平稳序列C.长短期记忆网络（LSTM）能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，适用于复杂的时间序列预测任务D.所有的时间序列预测方法都能准确地预测未来的股票价格，不受市场不确定性和突发事件的影响6、某公司希望通过机器学习来预测产品的需求，以便更有效地进行生产计划和库存管理。数据集涵盖了历史销售数据、市场趋势、季节因素和经济指标等多方面信息。在这种复杂的多因素预测任务中，以下哪种模型可能表现出色？（）A.线性回归B.多层感知机（MLP）C.循环神经网络（RNN）D.随机森林7、假设正在开发一个用于情感分析的深度学习模型，需要对模型进行优化。以下哪种优化算法在深度学习中被广泛使用？（）A.随机梯度下降（SGD）B.自适应矩估计（Adam）C.牛顿法D.共轭梯度法8、在一个异常检测问题中，例如检测网络中的异常流量，数据通常呈现出正常样本远远多于异常样本的情况。如果使用传统的监督学习算法，可能会因为数据不平衡而导致模型对异常样本的检测能力不足。以下哪种方法更适合解决这类异常检测问题？（）A.构建一个二分类模型，将数据分为正常和异常两类B.使用无监督学习算法，如基于密度的聚类算法，识别异常点C.对数据进行平衡处理，如复制异常样本，使正常和异常样本数量相等D.以上方法都不适合，异常检测问题无法通过机器学习解决9、某机器学习项目需要对文本进行情感分类，同时考虑文本的上下文信息和语义关系。以下哪种模型可以更好地处理这种情况？（）A.循环神经网络（RNN）与注意力机制的结合B.卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的融合C.预训练语言模型（如BERT）微调D.以上模型都有可能10、某机器学习项目需要对图像中的物体进行实例分割，除了常见的深度学习模型，以下哪种技术可以提高分割的精度？（）A.多尺度训练B.数据增强C.模型融合D.以上技术都可以11、某机器学习模型在训练过程中，损失函数的值一直没有明显下降。以下哪种可能是导致这种情况的原因？（）A.学习率过高B.模型过于复杂C.数据预处理不当D.以上原因都有可能12、当使用支持向量机（SVM）进行分类任务时，如果数据不是线性可分的，通常会采用以下哪种方法（）A.增加样本数量B.降低维度C.使用核函数将数据映射到高维空间D.更换分类算法13、某机器学习项目旨在识别手写数字图像。数据集包含了各种不同风格和质量的手写数字。为了提高模型的鲁棒性和泛化能力，以下哪种数据增强技术可以考虑使用？（）A.随机裁剪B.随机旋转C.随机添加噪声D.以上技术都可以14、假设正在进行一个情感分析任务，使用深度学习模型。以下哪种神经网络架构常用于情感分析？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.长短时记忆网络（LSTM）D.以上都可以15、在构建机器学习模型时，选择合适的正则化方法可以防止过拟合。假设我们正在训练一个逻辑回归模型。以下关于正则化的描述，哪一项是错误的？（）A.L1正则化会使部分模型参数变为0，从而实现特征选择B.L2正则化通过对模型参数的平方和进行惩罚，使参数值变小C.正则化参数越大，对模型的约束越强，可能导致模型欠拟合D.同时使用L1和L2正则化（ElasticNet）总是比单独使用L1或L2正则化效果好16、在构建一个图像识别模型时，需要对图像数据进行预处理和增强。如果图像存在光照不均、噪声和模糊等问题，以下哪种预处理和增强技术组合可能最为有效？（）A.直方图均衡化、中值滤波和锐化B.灰度变换、高斯滤波和图像翻转C.色彩空间转换、均值滤波和图像缩放D.对比度拉伸、双边滤波和图像旋转17、对于一个高维度的数据，在进行特征选择时，以下哪种方法可以有效地降低维度（）A.递归特征消除（RFE）B.皮尔逊相关系数C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以18、在一个图像分类任务中，模型在训练集上表现良好，但在测试集上性能显著下降。这种现象可能是由于什么原因导致的？（）A.过拟合B.欠拟合C.数据不平衡D.特征选择不当19、在机器学习中，交叉验证是一种常用的评估模型性能和选择超参数的方法。假设我们正在使用K折交叉验证来评估一个分类模型。以下关于交叉验证的描述，哪一项是不准确的？（）A.将数据集随机分成K个大小相等的子集，依次选择其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集B.通过计算K次实验的平均准确率等指标来评估模型的性能C.可以在交叉验证过程中同时调整多个超参数，找到最优的超参数组合D.交叉验证只适用于小数据集，对于大数据集计算成本过高，不适用20、在分类问题中，如果正负样本比例严重失衡，以下哪种评价指标更合适？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差21、某研究团队正在开发一个用于医疗图像诊断的机器学习模型，需要提高模型对小病变的检测能力。以下哪种方法可以尝试？（）A.增加数据增强的强度B.使用更复杂的模型架构C.引入注意力机制D.以上方法都可以22、在一个图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像，生成对抗网络（GAN）是一种常用的方法。GAN由生成器和判别器组成，它们在训练过程中相互对抗。以下关于GAN训练过程的描述，哪一项是不正确的？（）A.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，以欺骗判别器B.判别器的目标是准确区分真实图像和生成器生成的图像C.训练初期，生成器和判别器的性能都比较差，生成的图像质量较低D.随着训练的进行，判别器的性能逐渐下降，而生成器的性能不断提升23、假设正在进行一项关于客户购买行为预测的研究。我们拥有大量的客户数据，包括个人信息、购买历史和浏览记录等。为了从这些数据中提取有价值的特征，以下哪种方法通常被广泛应用？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.因子分析D.独立成分分析（ICA）24、假设正在比较不同的聚类算法，用于对一组没有标签的客户数据进行分组。如果数据分布不规则且存在不同密度的簇，以下哪种聚类算法可能更适合？（）A.K-Means算法B.层次聚类算法C.密度聚类算法（DBSCAN）D.均值漂移聚类算法25、在一个分类问题中，如果数据集中存在噪声和错误标签，以下哪种模型可能对这类噪声具有一定的鲁棒性？（）A.集成学习模型B.深度学习模型C.支持向量机D.决策树26、在一个信用评估的问题中，需要根据个人的信用记录、收入、债务等信息评估其信用风险。以下哪种模型评估指标可能是最重要的？（）A.准确率（Accuracy），衡量正确分类的比例，但在不平衡数据集中可能不准确B.召回率（Recall），关注正例的识别能力，但可能导致误判增加C.F1分数，综合考虑准确率和召回率，但对不同类别的权重相同D.受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC），能够评估模型在不同阈值下的性能，对不平衡数据较稳健27、假设正在进行一个异常检测任务，例如检测网络中的异常流量。如果正常数据的模式较为复杂，以下哪种方法可能更适合用于发现异常？（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于分类的方法28、在一个推荐系统中，为了提高推荐的多样性和新颖性，以下哪种方法可能是有效的？（）A.引入随机推荐，增加推荐结果的不确定性，但可能降低相关性B.基于内容的多样性优化，选择不同类型的物品进行推荐，但可能忽略用户偏好C.探索-利用平衡策略，在推荐熟悉物品和新物品之间找到平衡，但难以精确控制D.以上方法结合使用，并根据用户反馈动态调整29、无监督学习算法主要包括聚类和降维等方法。以下关于无监督学习算法的说法中，错误的是：聚类算法将数据分成不同的组，而降维算法则将高维数据映射到低维空间。那么，下列关于无监督学习算法的说法错误的是（）A.K均值聚类算法需要预先指定聚类的个数K，并且对初始值比较敏感B.层次聚类算法可以生成树形结构的聚类结果，便于直观理解C.主成分分析是一种常用的降维算法，可以保留数据的主要特征D.无监督学习算法不需要任何先验知识，完全由数据本身驱动30、想象一个语音识别的系统开发，需要将输入的语音转换为文字。语音数据具有连续性、变异性和噪声等特点。以下哪种模型架构和训练方法可能是最有效的？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM），传统方法，对短语音处理较好，但对复杂语音的适应性有限B.深度神经网络-隐马尔可夫模型（DNN-HMM），结合了DNN的特征学习能力和HMM的时序建模能力，但训练难度较大C.端到端的卷积神经网络（CNN）语音识别模型，直接从语音到文字，减少中间步骤，但对长语音的处理可能不够灵活D.基于Transformer架构的语音识别模型，利用自注意力机制捕捉长距离依赖，性能优秀，但计算资源需求大二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析机器学习中的回归分析方法。包括线性回归、多项式回归等，讨论其在实际应用中的局限性和改进方法。2、（本题5分）分析深度学习中的生成对抗网络在数据增强中的应用，讨论其对模型训练的帮助。3、（本题5分）阐述机器学习中的回归分析。解释回归分析的基本概念，介绍常见的回归算法，如线性回归、多项式回归等。分析回归分析在实际问题中的应用及面临的挑战。4、（本题5分）论述模型评估指标的选择和应用，如准确率、召回率、F1值、均方误差等。分析在不同的分类和回归任务中，如何根据问题的侧重点选择合适的评估指标。5、（本题5分）论述机器学习在金融领域的风险评估与预测中的应用。机器学习可以用于金融风险评估、信用评分等任务，帮助金融机构做出更准确的决策。分析其在金融领域的具体应用方法和面临的