安徽大学《机器学习实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页安徽大学

《机器学习实验》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、在构建一个机器学习模型时，我们通常需要对数据进行预处理。假设我们有一个包含大量缺失值的数据集，以下哪种处理缺失值的方法是较为合理的（）A.直接删除包含缺失值的样本B.用平均值填充缺失值C.用随机值填充缺失值D.不处理缺失值，直接使用原始数据2、在进行模型选择时，除了考虑模型的性能指标，还需要考虑模型的复杂度和可解释性。假设我们有多个候选模型。以下关于模型选择的描述，哪一项是不正确的？（）A.复杂的模型通常具有更高的拟合能力，但也更容易过拟合B.简单的模型虽然拟合能力有限，但更容易解释和理解C.对于一些对可解释性要求较高的任务，如医疗诊断，应优先选择复杂的黑盒模型D.在实际应用中，需要根据具体问题和需求综合权衡模型的性能、复杂度和可解释性3、在机器学习中，数据预处理是非常重要的环节。以下关于数据预处理的说法中，错误的是：数据预处理包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等步骤。目的是提高数据的质量和可用性。那么，下列关于数据预处理的说法错误的是（）A.数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值B.数据归一化将数据映射到[0,1]区间，便于不同特征之间的比较C.数据标准化将数据的均值和标准差调整为特定的值D.数据预处理对模型的性能影响不大，可以忽略4、假设正在进行一个目标检测任务，例如在图像中检测出人物和车辆。以下哪种深度学习框架在目标检测中被广泛应用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目标检测5、想象一个图像分类的竞赛，要求在有限的计算资源和时间内达到最高的准确率。以下哪种优化策略可能是最关键的？（）A.数据增强，通过对原始数据进行随机变换增加数据量，但可能引入噪声B.超参数调优，找到模型的最优参数组合，但搜索空间大且耗时C.模型压缩，减少模型参数和计算量，如剪枝和量化，但可能损失一定精度D.集成学习，组合多个模型的预测结果，提高稳定性和准确率，但训练成本高6、在机器学习中，特征工程是非常重要的一步。假设我们要预测一个城市的空气质量，有许多相关的原始数据，如气象数据、交通流量、工厂排放等。以下关于特征工程的描述，哪一项是不准确的？（）A.对原始数据进行标准化或归一化处理，可以使不同特征在数值上具有可比性B.从原始数据中提取新的特征，例如计算交通流量的日变化率，有助于提高模型的性能C.特征选择是选择对目标变量有显著影响的特征，去除冗余或无关的特征D.特征工程只需要在模型训练之前进行一次，后续不需要再进行调整和优化7、在一个分类问题中，如果数据集中存在多个类别，且类别之间存在层次结构，以下哪种方法可以考虑这种层次结构？（）A.多分类逻辑回归B.决策树C.层次分类算法D.支持向量机8、在进行深度学习模型的训练时，优化算法对模型的收敛速度和性能有重要影响。假设我们正在训练一个多层感知机（MLP）模型。以下关于优化算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.随机梯度下降（SGD）算法是一种常用的优化算法，通过不断调整模型参数来最小化损失函数B.动量（Momentum）方法可以加速SGD的收敛，减少震荡C.Adagrad算法根据每个参数的历史梯度自适应地调整学习率，对稀疏特征效果较好D.所有的优化算法在任何情况下都能使模型快速收敛到最优解，不需要根据模型和数据特点进行选择9、想象一个语音合成的任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术可能是核心的？（）A.基于规则的语音合成，方法简单但不够自然B.拼接式语音合成，利用预先录制的语音片段拼接，但可能存在不连贯问题C.参数式语音合成，通过模型生成声学参数再转换为语音，但音质可能受限D.端到端的神经语音合成，直接从文本生成语音，效果自然但训练难度大10、在进行强化学习中的策略优化时，以下关于策略优化方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.策略梯度方法通过直接计算策略的梯度来更新策略参数B.信赖域策略优化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通过限制策略更新的幅度来保证策略的改进C.近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一种基于策略梯度的改进算法，具有更好的稳定性和收敛性D.所有的策略优化方法在任何强化学习任务中都能取得相同的效果，不需要根据任务特点进行选择11、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12、假设正在研究一个自然语言处理任务，需要对句子进行语义理解。以下哪种深度学习模型在捕捉句子的长期依赖关系方面表现较好？（）A.双向长短时记忆网络（BiLSTM）B.卷积神经网络（CNN）C.图卷积神经网络（GCN）D.以上模型都有其特点13、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14、在进行特征选择时，有多种方法可以评估特征的重要性。假设我们有一个包含多个特征的数据集。以下关于特征重要性评估方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.信息增益通过计算特征引入前后信息熵的变化来衡量特征的重要性B.卡方检验可以检验特征与目标变量之间的独立性，从而评估特征的重要性C.随机森林中的特征重要性评估是基于特征对模型性能的贡献程度D.所有的特征重要性评估方法得到的结果都是完全准确和可靠的，不需要进一步验证15、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16、假设要开发一个疾病诊断的辅助系统，能够根据患者的医学影像（如X光、CT等）和临床数据做出诊断建议。以下哪种模型融合策略可能是最有效的？（）A.简单平均多个模型的预测结果，计算简单，但可能无法充分利用各个模型的优势B.基于加权平均的融合，根据模型的性能或重要性分配权重，但权重的确定可能具有主观性C.采用堆叠（Stacking）方法，将多个模型的输出作为新的特征输入到一个元模型中进行融合，但可能存在过拟合风险D.基于注意力机制的融合，动态地根据输入数据为不同模型分配权重，能够更好地适应不同情况，但实现较复杂17、在一个多标签分类问题中，每个样本可能同时属于多个类别。例如，一篇文章可能同时涉及科技、娱乐和体育等多个主题。以下哪种方法可以有效地处理多标签分类任务？（）A.将多标签问题转化为多个二分类问题，分别进行预测B.使用一个单一的分类器，输出多个概率值表示属于各个类别的可能性C.对每个标签分别训练一个独立的分类器D.以上方法都不可行，多标签分类问题无法通过机器学习解决18、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19、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20、在进行机器学习模型训练时，过拟合是一个常见的问题。过拟合意味着模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。为了防止过拟合，可以采取多种正则化方法。假设我们正在训练一个神经网络，以下哪种正则化技术通常能够有效地减少过拟合？（）A.增加网络的层数和神经元数量B.在损失函数中添加L1正则项C.使用较小的学习率进行训练D.减少训练数据的数量二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释机器学习中动量法在优化算法中的作用。2、（本题5分）机器学习在基因编辑中的应用方向是什么？3、（本题5分）解释机器学习在病毒学中的传播预测。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用LSTM网络对旅游景区的游客满意度进行预测。2、（本题5分）使用隐私保护技术对敏感数据进行处理，确保数据在共享和分析过程中的安全性。3、（本题5分）使用心理学研究数据探究人类行为模式。4、（本题5分）通过智慧城