中国科学院大学《模式识别》2021-2022学年第一学期期末试卷

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《模式识别》2021-2022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25个小题，每小题1分，共25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、过拟合是机器学习中常见的问题之一。以下关于过拟合的说法中，错误的是：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳。过拟合的原因可能是模型过于复杂或者训练数据不足。那么，下列关于过拟合的说法错误的是（）A.增加训练数据可以缓解过拟合问题B.正则化是一种常用的防止过拟合的方法C.过拟合只在深度学习中出现，传统的机器学习算法不会出现过拟合问题D.可以通过交叉验证等方法来检测过拟合2、在一个回归问题中，如果数据存在非线性关系并且噪声较大，以下哪种模型可能更适合？（）A.多项式回归B.高斯过程回归C.岭回归D.Lasso回归3、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4、在一个异常检测任务中，如果异常样本的特征与正常样本有很大的不同，以下哪种方法可能效果较好？（）A.基于距离的方法，如K近邻B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚类的方法，如K-MeansD.以上都不行5、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6、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7、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8、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9、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10、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11、在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.将单词转换为向量B.进行词性标注C.提取文本特征D.以上都是12、在使用支持向量机（SVM）进行分类时，核函数的选择对模型性能有重要影响。假设我们要对非线性可分的数据进行分类。以下关于核函数的描述，哪一项是不准确的？（）A.线性核函数适用于数据本身接近线性可分的情况B.多项式核函数可以拟合复杂的非线性关系，但计算复杂度较高C.高斯核函数（RBF核）对数据的分布不敏感，适用于大多数情况D.选择核函数时，只需要考虑模型的复杂度，不需要考虑数据的特点13、假设正在开发一个智能推荐系统，用于向用户推荐个性化的商品。系统需要根据用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词等信息来预测用户的兴趣和需求。在这个过程中，特征工程起到了关键作用。如果要将用户的购买记录转化为有效的特征，以下哪种方法不太合适？（）A.统计用户购买每种商品的频率B.对用户购买的商品进行分类，并计算各类别的比例C.直接将用户购买的商品名称作为特征输入模型D.计算用户购买商品的时间间隔和购买周期14、在一个情感分析任务中，需要同时考虑文本的语义和语法信息。以下哪种模型结构可能是最有帮助的？（）A.卷积神经网络（CNN），能够提取局部特征，但对序列信息处理较弱B.循环神经网络（RNN），擅长处理序列数据，但长期依赖问题较严重C.长短时记忆网络（LSTM），改进了RNN的长期记忆能力，但计算复杂度较高D.结合CNN和LSTM的混合模型，充分利用两者的优势15、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16、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们要使用监督学习算法来预测房价，给定了大量的房屋特征（如面积、房间数量、地理位置等）以及对应的房价数据。以下关于监督学习在这个任务中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以使用线性回归算法，建立房屋特征与房价之间的线性关系模型B.决策树算法可以根据房屋特征的不同取值来划分决策节点，最终预测房价C.支持向量机通过寻找一个最优的超平面来对房屋数据进行分类，从而预测房价D.无监督学习算法如K-Means聚类算法可以直接用于房价的预测，无需对数据进行标注17、某研究团队正在开发一个用于预测股票价格的机器学习模型，需要考虑市场的动态性和不确定性。以下哪种模型可能更适合处理这种复杂的时间序列数据？（）A.长短时记忆网络（LSTM）结合注意力机制B.门控循环单元（GRU）与卷积神经网络（CNN）的组合C.随机森林与自回归移动平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能18、机器学习在图像识别领域也取得了巨大的成功。以下关于机器学习在图像识别中的说法中，错误的是：机器学习可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。常见的图像识别算法有卷积神经网络、支持向量机等。那么，下列关于机器学习在图像识别中的说法错误的是（）A.卷积神经网络通过卷积层和池化层自动学习图像的特征表示B.支持向量机在图像识别中的性能通常不如卷积神经网络C.图像识别算法的性能主要取决于数据的质量和数量，与算法本身关系不大D.机器学习在图像识别中的应用还面临着一些挑战，如小样本学习、对抗攻击等19、某研究需要对音频信号进行分类，例如区分不同的音乐风格。以下哪种特征在音频分类中经常被使用？（）A.频谱特征B.时域特征C.时频特征D.以上特征都常用20、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21、在处理文本分类任务时，除了传统的机器学习算法，深度学习模型也表现出色。假设我们要对新闻文章进行分类。以下关于文本分类模型的描述，哪一项是不正确的？（）A.循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）能够处理文本的序列信息B.卷积神经网络（CNN）也可以应用于文本分类，通过卷积操作提取文本的局部特征C.Transformer架构在处理长文本时性能优于RNN和CNN，但其计算复杂度较高D.深度学习模型在文本分类任务中总是比传统机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机）效果好22、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23、在机器学习中，特征选择是一项重要的任务，旨在从众多的原始特征中选择出对模型性能有显著影响的特征。假设我们有一个包含大量特征的数据集，在进行特征选择时，以下哪种方法通常不被采用？（）A.基于相关性分析，选择与目标变量高度相关的特征B.随机选择一部分特征，进行试验和比较C.使用递归特征消除（RFE）方法，逐步筛选特征D.基于领域知识和经验，手动选择特征24、假设正在训练一个深度学习模型，但是训练过程中出现了梯度消失或梯度爆炸的问题。以下哪种方法可以缓解这个问题？（）A.使用正则化B.调整学习率C.使用残差连接D.减少层数25、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.以上技术都可以二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）机器学习在美容医疗中的应用有哪些？2、（本题5分）简述异常检测算法的基本思路。3、（本题5分）说明机器学习在数量遗传学中的模型构建。4、（本题5分）机器学习在智能家居中的控制策略是怎样的？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）依据书法艺术数据研究书法风格和演变。2、（本题5分）利用KNN算法对花卉的品种进行分类。3、（本题5分）运用K-Means聚类分析城市的交通流量模式。4、（本题