衢州学院《机器学习》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《机器学习》2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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2、在一个回归问题中，如果需要考虑多个输出变量之间的相关性，以下哪种模型可能更适合？（）A.多元线性回归B.向量自回归（VAR）C.多任务学习模型D.以上模型都可以3、欠拟合也是机器学习中需要关注的问题。以下关于欠拟合的说法中，错误的是：欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上的表现都不佳。欠拟合的原因可能是模型过于简单或者数据特征不足。那么，下列关于欠拟合的说法错误的是（）A.增加模型的复杂度可以缓解欠拟合问题B.收集更多的特征数据可以缓解欠拟合问题C.欠拟合问题比过拟合问题更容易解决D.欠拟合只在小样本数据集上出现，大规模数据集不会出现欠拟合问题4、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5、特征工程是机器学习中的重要环节。以下关于特征工程的说法中，错误的是：特征工程包括特征提取、特征选择和特征转换等步骤。目的是从原始数据中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列关于特征工程的说法错误的是（）A.特征提取是从原始数据中自动学习特征表示的过程B.特征选择是从众多特征中选择出对模型性能有重要影响的特征C.特征转换是将原始特征进行变换，以提高模型的性能D.特征工程只在传统的机器学习算法中需要，深度学习算法不需要进行特征工程6、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7、某研究需要对一个大型数据集进行降维，同时希望保留数据的主要特征。以下哪种降维方法在这种情况下可能较为合适？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）D.自编码器8、在一个分类问题中，如果类别之间的边界不清晰，以下哪种算法可能能够更好地处理这种情况？（）A.支持向量机B.决策树C.朴素贝叶斯D.随机森林9、在构建一个机器学习模型时，如果数据中存在噪声，以下哪种方法可以帮助减少噪声的影响（）A.增加正则化项B.减少训练轮数C.增加模型的复杂度D.以上方法都不行10、在一个强化学习问题中，智能体需要在环境中通过不断尝试和学习来优化其策略。如果环境具有高维度和连续的动作空间，以下哪种算法通常被用于解决这类问题？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法11、机器学习在自然语言处理领域有广泛的应用。以下关于机器学习在自然语言处理中的说法中，错误的是：机器学习可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。常见的自然语言处理算法有词袋模型、TF-IDF、深度学习模型等。那么，下列关于机器学习在自然语言处理中的说法错误的是（）A.词袋模型将文本表示为词的集合，忽略了词的顺序和语法结构B.TF-IDF可以衡量一个词在文档中的重要性C.深度学习模型在自然语言处理中表现出色，但需要大量的训练数据和计算资源D.机器学习在自然语言处理中的应用已经非常成熟，不需要进一步的研究和发展12、在进行深度学习中的图像生成任务时，生成对抗网络（GAN）是一种常用的模型。假设我们要生成逼真的人脸图像。以下关于GAN的描述，哪一项是不准确的？（）A.GAN由生成器和判别器组成，它们通过相互对抗来提高生成图像的质量B.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，以欺骗判别器C.判别器的任务是区分输入的图像是真实的还是由生成器生成的D.GAN的训练过程稳定，不容易出现模式崩溃等问题13、在一个强化学习的应用中，环境的状态空间非常大且复杂。以下哪种策略可能有助于提高学习效率？（）A.基于值函数的方法，如Q-learning，通过估计状态值来选择动作，但可能存在过高估计问题B.策略梯度方法，直接优化策略，但方差较大且收敛慢C.演员-评论家（Actor-Critic）方法，结合值函数和策略梯度的优点，但模型复杂D.以上方法结合使用，并根据具体环境进行调整14、想象一个无人驾驶汽车的环境感知任务，需要识别道路、车辆、行人等对象。以下哪种机器学习方法可能是最关键的？（）A.目标检测算法，如FasterR-CNN或YOLO，能够快速准确地识别多个对象，但对小目标检测可能存在挑战B.语义分割算法，对图像进行像素级的分类，但计算量较大C.实例分割算法，不仅区分不同类别，还区分同一类别中的不同个体，但模型复杂D.以上三种方法结合使用，根据具体场景和需求进行选择和优化15、假设正在开发一个用于推荐系统的深度学习模型，需要考虑用户的短期兴趣和长期兴趣。以下哪种模型结构可以同时捕捉这两种兴趣？（）A.注意力机制与循环神经网络的结合B.多层感知机与卷积神经网络的组合C.生成对抗网络与自编码器的融合D.以上模型都有可能二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述如何处理缺失值在机器学习数据集中。2、（本题5分）谈谈如何使用机器学习进行脑电图（EEG）分析。3、（本题5分）机器学习在市场营销中的作用是什么？三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析机器学习在社交媒体分析中的应用，如情感分析、用户画像等，探讨其对社交网络管理的影响。2、（本题5分）结合实际案例，论述机器学习在金融风险预警中的应用。探讨风险指标构建、预警模型建立、实时监测等方面的机器学习技术和应用前景。3、（本题5分）机器学习中的模型评估指标有哪些？结合具体任务，分析不同指标的适用场景及局限性。4、（本题5分）分析机器学习中的多模态数据融合方法及其应用。多模态数据融合可以结合不同类型的数据，提高模型的性能和泛化能力。介绍常见的多模态数据融合方法，并讨论其在图像、文本等多模态数据处理中的应