中国科学院大学《实验物理模拟与数据分析工具》2021-2022学年第一学期期末试卷

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页中国科学院大学《实验物理模拟与数据分析工具》

2021-2022学年第一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20个小题，每小题1分，共20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、在使用梯度下降算法优化模型参数时，如果学习率设置过大，可能会导致以下哪种情况（）A.收敛速度加快B.陷入局部最优解C.模型无法收敛D.以上情况都不会发生2、在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略。如果智能体在某个状态下采取的行动总是导致低奖励，它应该（）A.继续采取相同的行动，希望情况会改善B.随机选择其他行动C.根据策略网络的输出选择行动D.调整策略以避免采取该行动3、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4、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5、假设正在进行一个图像生成任务，例如生成逼真的人脸图像。以下哪种生成模型在图像生成领域取得了显著成果？（）A.变分自编码器（VAE）B.生成对抗网络（GAN）C.自回归模型D.以上模型都常用于图像生成6、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7、某研究需要对生物信息数据进行分析，例如基因序列数据。以下哪种机器学习方法在处理生物信息学问题中经常被应用？（）A.隐马尔可夫模型B.条件随机场C.深度学习模型D.以上方法都常用8、考虑一个图像分类任务，使用深度学习模型进行训练。在训练过程中，如果发现模型在训练集上的准确率很高，但在验证集上的准确率较低，可能存在以下哪种问题？（）A.模型欠拟合，需要增加模型的复杂度B.数据预处理不当，需要重新处理数据C.模型过拟合，需要采取正则化措施D.训练数据量不足，需要增加更多的数据9、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10、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11、在进行异常检测时，以下关于异常检测方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于统计的方法通过计算数据的均值、方差等统计量来判断异常值B.基于距离的方法通过计算样本之间的距离来识别异常点C.基于密度的方法认为异常点的局部密度显著低于正常点D.所有的异常检测方法都能准确地检测出所有的异常，不存在漏检和误检的情况12、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13、在进行图像识别任务时，需要对大量的图像数据进行特征提取。假设我们有一组包含各种动物的图像，要区分猫和狗。如果采用传统的手工设计特征方法，可能会面临诸多挑战，例如特征的选择和设计需要丰富的专业知识和经验。而使用深度学习中的卷积神经网络（CNN），能够自动从数据中学习特征。那么，以下关于CNN在图像特征提取方面的描述，哪一项是正确的？（）A.CNN只能提取图像的低级特征，如边缘和颜色B.CNN能够同时提取图像的低级和高级语义特征，具有强大的表达能力C.CNN提取的特征与图像的内容无关，主要取决于网络结构D.CNN提取的特征是固定的，无法根据不同的图像数据集进行调整14、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15、在一个语音合成任务中，需要将输入的文本转换为自然流畅的语音。以下哪种技术或模型常用于语音合成？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）B.深度神经网络（DNN）C.循环神经网络（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是16、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17、某研究需要对大量的文本数据进行情感分析，判断文本的情感倾向是积极、消极还是中性。以下哪种机器学习方法在处理此类自然语言处理任务时经常被采用？（）A.基于规则的方法B.机器学习分类算法C.深度学习情感分析模型D.以上方法都可能有效，取决于数据和任务特点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、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20、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，无法进行有效推荐二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述长短时记忆网络（LSTM）的内部结构。2、（本题5分）简述如何处理缺失值在机器学习数据集中。3、（本题5分）简述在智能物流中，机器学习的作用。4、（本题5分）说明机器学习在康复工程中的设备优化。5、（本题5分）机器学习在美容医疗中的应用有哪些？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）借助合成生物学数据设计和构建生物合成途径。2、（本题5分）运用美容医疗数据为患者提供个性化美容方案。3、（本题5分）通过主成分分析对气象数据进行特征提取。4、（本题5分）使用线性回归模型预测房价，给定房屋面积、房间数量等特征。5、（本题5分）借助历史学文献数据挖掘历史事件的关联。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）