湖南水利水电职业技术学院《机器学习算法与实践》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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湖南水利水电职业技术学院
《机器学习算法与实践》2023-2024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、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

2、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

3、假设要预测一个时间序列数据中的突然变化点，以下哪种方法可能是最合适的？（ ）
A. 滑动窗口分析，通过比较相邻窗口的数据差异来检测变化，但窗口大小选择困难
B. 基于统计的假设检验，如 t 检验或方差分析，但对数据分布有要求
C. 变点检测算法，如 CUSUM 或 Pettitt 检验，专门用于检测变化点，但可能对噪声敏感
D. 深度学习中的异常检测模型，能够自动学习变化模式，但需要大量数据训练

4、在处理不平衡数据集时，以下关于解决数据不平衡问题的方法，哪一项是不正确的？（ ）
A. 过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集
B. 欠采样方法通过减少多数类样本的数量来平衡数据集
C. 合成少数类过采样技术（SMOTE）通过合成新的少数类样本来平衡数据集
D. 数据不平衡对模型性能没有影响，不需要采取任何措施来处理

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、假设正在研究一个自然语言处理任务，需要对句子进行语义理解。以下哪种深度学习模型在捕捉句子的长期依赖关系方面表现较好？（ ）
A. 双向长短时记忆网络（BiLSTM）
B. 卷积神经网络（CNN）
C. 图卷积神经网络（GCN）
D. 以上模型都有其特点

7、当处理不平衡数据集（即某个类别在数据中占比极小）时，以下哪种方法可以提高模型对少数类别的识别能力（ ）
A. 对多数类别进行欠采样
B. 对少数类别进行过采样
C. 调整分类阈值
D. 以上方法都可以

8、在进行特征工程时，如果特征之间存在共线性，即一个特征可以由其他特征线性表示，以下哪种方法可以处理共线性？（ ）
A. 去除相关特征
B. 对特征进行主成分分析
C. 对特征进行标准化
D. 以上都可以

9、在一个分类问题中，如果数据分布不均衡，以下哪种方法可以用于处理这种情况？（ ）
A. 过采样
B. 欠采样
C. 生成对抗网络（GAN）生成新样本
D. 以上方法都可以

10、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

11、在进行模型融合时，以下关于模型融合的方法和作用，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以通过平均多个模型的预测结果来进行融合，降低模型的方差
B. 堆叠（Stacking）是一种将多个模型的预测结果作为输入，训练一个新的模型进行融合的方法
C. 模型融合可以结合不同模型的优点，提高整体的预测性能
D. 模型融合总是能显著提高模型的性能，无论各个模型的性能如何

12、在一个文本分类任务中，使用了朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。然而，在实际的文本数据中，特征之间往往存在一定的相关性。以下关于朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用，哪一项是正确的？（ ）
A. 由于特征不独立的假设，朴素贝叶斯算法在文本分类中效果很差
B. 尽管存在特征相关性，朴素贝叶斯算法在许多文本分类任务中仍然表现良好
C. 为了提高性能，需要对文本数据进行特殊处理，使其满足特征独立的假设
D. 朴素贝叶斯算法只适用于特征完全独立的数据集，不适用于文本分类

13、在一个工业生产的质量控制场景中，需要通过机器学习来实时监测产品的质量参数，及时发现异常。数据具有高维度、动态变化和噪声等特点。以下哪种监测和分析方法可能是最合适的？（ ）
A. 基于主成分分析（PCA）的降维方法，找出主要的影响因素，但对异常的敏感度可能较低
B. 采用孤立森林算法，专门用于检测异常数据点，但对于高维数据效果可能不稳定
C. 运用自组织映射（SOM）网络，能够对数据进行聚类和可视化，但实时性可能不足
D. 利用基于深度学习的自动编码器（Autoencoder），学习正常数据的模式，对异常数据有较好的检测能力，但训练和计算成本较高

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 Faster R-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、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）

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）什么是多分类问题？处理多分类问题的常见方法有哪些？

2、（本题5分）谈谈在天文学中，机器学习的应用。

3、（本题5分）简述在图像分割中，常用的机器学习方法。

三、论述题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析机器学习中的模型压缩方法及其重要性。模型压缩可以减少模型的大小和计算量，提高模型的部署效率。介绍常见的模型压缩方法，如剪枝、量化等，并讨论其在实际应用中的重要性。

2、（本题5分）阐述机器学习中的模型融合技术。分析不同模型融合方法的原理和优势，以及在提高模型性能中的作用。

3、（本题5分）探讨机器学习在水利工程中的水坝安全监测中的应用，分析其对水利设施安全的保障。

4、（本题5分）论述机器学习在体育赛事结果预测中的应用，分析其对体育博彩和观众体验的影响。

5、（本题5分）论述机器学习在金融领域的应用。举例说明机器学习在风险评估、信用评分、股票预测等方面的应用，并分析其对金融行业的影响及未来发展趋势。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）利用随机森林模型预测电影的票房收入。

2、（本题10分）运用回归模型预测汽车的油耗。

3、（本题10分）借助真菌学数据鉴定真菌种类和研究真菌感染。

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