山东外贸职业学院《机器学习基础》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页山东外贸职业学院《机器学习基础》

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批阅人一、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、在进行机器学习模型评估时，除了准确性等常见指标外，还可以使用混淆矩阵来更详细地分析模型的性能。对于一个二分类问题，混淆矩阵包含了真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）等信息。以下哪个指标可以通过混淆矩阵计算得到，并且对于不平衡数据集的评估较为有效？（）A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方误差（MSE）2、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3、在一个客户流失预测的问题中，需要根据客户的消费行为、服务使用情况等数据来提前预测哪些客户可能会流失。以下哪种特征工程方法可能是最有帮助的？（）A.手动选择和构建与客户流失相关的特征，如消费频率、消费金额的变化等，但可能忽略一些潜在的重要特征B.利用自动特征选择算法，如基于相关性或基于树模型的特征重要性评估，但可能受到数据噪声的影响C.进行特征变换，如对数变换、标准化等，以改善数据分布和模型性能，但可能丢失原始数据的某些信息D.以上方法结合使用，综合考虑数据特点和模型需求4、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5、在机器学习中，降维是一种常见的操作，用于减少特征的数量。以下哪种降维方法是基于线性变换的？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-SNED.以上都是6、在一个回归问题中，如果数据存在多重共线性，以下哪种方法可以用于解决这个问题？（）A.特征选择B.正则化C.主成分回归D.以上方法都可以7、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8、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9、在进行机器学习模型评估时，我们经常使用混淆矩阵来分析模型的性能。假设一个二分类问题的混淆矩阵如下：（）预测为正类预测为负类实际为正类8020实际为负类1090那么该模型的准确率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%10、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11、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12、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13、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14、假设正在进行一项时间序列预测任务，例如预测股票价格的走势。在选择合适的模型时，需要考虑时间序列的特点，如趋势、季节性和噪声等。以下哪种模型在处理时间序列数据时具有较强的能力？（）A.线性回归模型，简单直接，易于解释B.决策树模型，能够处理非线性关系C.循环神经网络（RNN），能够捕捉时间序列中的长期依赖关系D.支持向量回归（SVR），对小样本数据效果较好15、假设正在构建一个推荐系统，需要根据用户的历史行为和偏好为其推荐相关的产品或内容。如果数据具有稀疏性和冷启动问题，以下哪种方法可以帮助改善推荐效果？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.混合推荐D.以上方法都可以尝试16、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17、在一个金融风险预测的项目中，需要根据客户的信用记录、收入水平、负债情况等多种因素来预测其违约的可能性。同时，要求模型能够适应不断变化的市场环境和新的数据特征。以下哪种模型架构和训练策略可能是最恰当的？（）A.构建一个线性回归模型，简单直观，易于解释和更新，但可能无法处理复杂的非线性关系B.选择逻辑回归模型，结合正则化技术防止过拟合，能够处理二分类问题，但对于多因素的复杂关系表达能力有限C.建立多层感知机神经网络，通过调整隐藏层的数量和节点数来捕捉复杂关系，但训练难度较大，容易过拟合D.采用基于随机森林的集成学习方法，结合特征选择和超参数调优，能够处理多因素和非线性关系，且具有较好的稳定性和泛化能力18、在机器学习中，模型的可解释性是一个重要的方面。以下哪种模型通常具有较好的可解释性？（）A.决策树B.神经网络C.随机森林D.支持向量机19、在进行迁移学习时，以下关于迁移学习的应用场景和优势，哪一项是不准确的？（）A.当目标任务的数据量较少时，可以利用在大规模数据集上预训练的模型进行迁移学习B.可以将在一个领域学习到的模型参数直接应用到另一个不同但相关的领域中C.迁移学习能够加快模型的训练速度，提高模型在新任务上的性能D.迁移学习只适用于深度学习模型，对于传统机器学习模型不适用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21、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22、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23、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24、假设正在研究一个医疗图像诊断问题，需要对肿瘤进行分类。由于医疗数据的获取较为困难，数据集规模较小。在这种情况下，以下哪种技术可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大规模的预训练模型，并在小数据集上进行微调B.增加模型的层数和参数数量，提高模型的复杂度C.减少特征数量，简化模型结构D.不进行任何特殊处理，直接使用传统机器学习算法25、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，但实现较复杂二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）谈谈如何使用机器学习进行舆情监测。2、（本题5分）什么是反向传播算法？它在神经网络训练中的作用是什么？3、（本题5分）简述在生物信息学中，机器学习的应用场景。4、（本题5分）解释机器学习中降维技术的作用和方法。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用语音识别技术开发一个智能语音助手，实现语音指令的识别和响应。2、（本题5分）通过变分自编码器（VAE）对图像数据进行压缩和重建。3、（本题5分）借助内分泌系统疾病数据研究激素调节和相关疾病的治疗。4、（本题5分）利用医疗器械研发数据改进医疗器械的性能和功能。5、（本题5分）基于物