中国科学院大学《机器学习方法与应用》2021-2022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页中国科学院大学《机器学习方法与应用》

2021-2022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2、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3、在机器学习中，模型评估是非常重要的环节。以下关于模型评估的说法中，错误的是：常用的模型评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值等。可以通过交叉验证等方法来评估模型的性能。那么，下列关于模型评估的说法错误的是（）A.准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例B.精确率是指模型预测为正类的样本中真正为正类的比例C.召回率是指真正为正类的样本中被模型预测为正类的比例D.模型的评估指标越高越好，不需要考虑具体的应用场景4、假设正在研究一个语音合成任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术在语音合成中起到关键作用？（）A.声码器B.文本到语音转换模型C.语音韵律模型D.以上技术都很重要5、机器学习是一门涉及统计学、计算机科学和人工智能的交叉学科。它的目标是让计算机从数据中自动学习规律和模式，从而能够进行预测、分类、聚类等任务。以下关于机器学习的说法中，错误的是：机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习需要有标注的训练数据，无监督学习则不需要标注数据。那么，下列关于机器学习的说法错误的是（）A.决策树是一种监督学习算法，可以用于分类和回归任务B.K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据分成K个聚类C.强化学习通过与环境的交互来学习最优策略，适用于机器人控制等领域D.机器学习算法的性能只取决于算法本身，与数据的质量和数量无关6、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7、考虑一个推荐系统，需要根据用户的历史行为和兴趣为其推荐相关的商品或内容。在构建推荐模型时，可以使用基于内容的推荐、协同过滤推荐或混合推荐等方法。如果用户的历史行为数据较为稀疏，以下哪种推荐方法可能更合适？（）A.基于内容的推荐，利用商品的属性和用户的偏好进行推荐B.协同过滤推荐，基于用户之间的相似性进行推荐C.混合推荐，结合多种推荐方法的优点D.以上方法都不合适，无法进行有效推荐8、在深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别等领域。假设我们正在设计一个CNN模型，对于图像分类任务，以下哪个因素对模型性能的影响较大（）A.卷积核的大小B.池化层的窗口大小C.全连接层的神经元数量D.以上因素影响都不大9、在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，以下关于朴素贝叶斯的假设和特点，哪一项是不正确的？（）A.假设特征之间相互独立，简化了概率计算B.对于连续型特征，通常需要先进行离散化处理C.朴素贝叶斯算法对输入数据的分布没有要求，适用于各种类型的数据D.朴素贝叶斯算法在处理高维度数据时性能较差，容易出现过拟合10、在构建一个用于图像识别的卷积神经网络（CNN）时，需要考虑许多因素。假设我们正在设计一个用于识别手写数字的CNN模型。以下关于CNN设计的描述，哪一项是不正确的？（）A.增加卷积层的数量可以提取更复杂的图像特征，提高识别准确率B.较大的卷积核尺寸能够捕捉更广泛的图像信息，有助于模型性能提升C.在卷积层后添加池化层可以减少特征数量，降低计算复杂度，同时保持主要特征D.使用合适的激活函数如ReLU可以引入非线性，增强模型的表达能力11、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12、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13、假设我们有一个时间序列数据，想要预测未来的值。以下哪种机器学习算法可能不太适合（）A.线性回归B.长短期记忆网络（LSTM）C.随机森林D.自回归移动平均模型（ARMA）14、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、当使用朴素贝叶斯算法进行分类时，假设特征之间相互独立。但在实际数据中，如果特征之间存在一定的相关性，这会对算法的性能产生怎样的影响（）A.提高分类准确性B.降低分类准确性C.对性能没有影响D.可能提高也可能降低准确性，取决于数据17、在进行机器学习模型部署时，需要考虑模型的计算效率和资源占用。假设我们训练了一个复杂的深度学习模型，但实际应用场景中的计算资源有限。以下哪种方法可以在一定程度上减少模型的计算量和参数数量？（）A.增加模型的层数和神经元数量B.对模型进行量化，如使用低精度数值表示参数C.使用更复杂的激活函数，提高模型的表达能力D.不进行任何处理，直接部署模型18、在进行模型压缩时，以下关于模型压缩方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.剪枝是指删除模型中不重要的权重或神经元，减少模型的参数量B.量化是将模型的权重进行低精度表示，如从32位浮点数转换为8位整数C.知识蒸馏是将复杂模型的知识转移到一个较小的模型中，实现模型压缩D.模型压缩会导致模型性能严重下降，因此在实际应用中应尽量避免使用19、在一个深度学习模型的训练过程中，出现了梯度消失的问题。以下哪种方法可以尝试解决这个问题？（）A.使用ReLU激活函数B.增加网络层数C.减小学习率D.以上方法都可能有效20、在一个强化学习问题中，如果智能体需要与多个对手进行交互和竞争，以下哪种算法可以考虑对手的策略？（）A.双人零和博弈算法B.多智能体强化学习算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述在医学影像诊断中，机器学习的作用。2、（本题5分）解释如何使用机器学习进行基因表达数据分析。3、（本题5分）简述在机器学习中，如何处理文本数据的变长问题。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用SHAP值解释一个分类模型对特定样本的预测结果。2、（本题5分）利用睡眠医学数据监测睡眠质量和诊断睡眠障碍。3、（本题5分）使用决策树算法对用户的运动能力进行评估。4、（本题5分）