苏州工业园区服务外包职业学院《统计机器学习》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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苏州工业园区服务外包职业学院《统计机器学习》2024-2025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、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

2、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-learning
B. SARSA
C. Deep Q Network（DQN）
D. Policy Gradient 算法

3、假设正在开发一个自动驾驶系统，其中一个关键任务是目标检测，例如识别道路上的行人、车辆和障碍物。在选择目标检测算法时，需要考虑算法的准确性、实时性和对不同环境的适应性。以下哪种目标检测算法在实时性要求较高的场景中可能表现较好？（ ）
A. Faster R-CNN ，具有较高的检测精度
B. YOLO （You Only Look Once） ，能够实现快速检测
C. SSD （Single Shot MultiBox Detector） ，在精度和速度之间取得平衡
D. 以上算法都不适合实时应用

4、在一个强化学习场景中，智能体在探索新的策略和利用已有的经验之间需要进行平衡。如果智能体过于倾向于探索，可能会导致效率低下；如果过于倾向于利用已有经验，可能会错过更好的策略。以下哪种方法可以有效地控制这种平衡？（ ）
A. 调整学习率
B. 调整折扣因子
C. 使用 ε-贪婪策略，控制探索的概率
D. 增加训练的轮数

5、在评估机器学习模型的性能时，通常会使用多种指标。假设我们有一个二分类模型，用于预测患者是否患有某种疾病。以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确
B. 召回率是被正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例
C. F1 分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和全面性
D. 均方误差（MSE）常用于二分类问题的模型评估，值越小表示模型性能越好

6、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

7、在一个医疗诊断项目中，我们希望利用机器学习算法来预测患者是否患有某种疾病。收集到的数据集包含患者的各种生理指标、病史等信息。在选择合适的机器学习算法时，需要考虑多个因素，如数据的规模、特征的数量、数据的平衡性等。如果数据量较大，特征维度较高，且存在一定的噪声，以下哪种算法可能是最优选择？（ ）
A. 逻辑回归算法，简单且易于解释
B. 决策树算法，能够处理非线性关系
C. 支持向量机算法，在小样本数据上表现出色
D. 随机森林算法，对噪声和异常值具有较好的容忍性

8、在一个强化学习的应用中，环境的状态空间非常大且复杂。以下哪种策略可能有助于提高学习效率？（ ）
A. 基于值函数的方法，如 Q-learning，通过估计状态值来选择动作，但可能存在过高估计问题
B. 策略梯度方法，直接优化策略，但方差较大且收敛慢
C. 演员-评论家（Actor-Critic）方法，结合值函数和策略梯度的优点，但模型复杂
D. 以上方法结合使用，并根据具体环境进行调整

9、考虑在一个图像识别任务中，需要对不同的物体进行分类，例如猫、狗、汽车等。为了提高模型的准确性和泛化能力，以下哪种数据增强技术可能是有效的（ ）
A. 随机旋转图像
B. 增加图像的亮度
C. 对图像进行模糊处理
D. 减小图像的分辨率

10、假设正在研究一个自然语言处理任务，例如文本分类。文本数据具有丰富的语义和语法结构，同时词汇量很大。为了有效地表示这些文本，以下哪种文本表示方法在深度学习中经常被使用？（ ）
A. 词袋模型（Bag of Words）
B. 词嵌入（Word Embedding）
C. 主题模型（Topic Model）
D. 语法树表示

11、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

12、在一个多分类问题中，如果类别之间存在层次关系，以下哪种分类方法可以考虑这种层次结构？（ ）
A. 层次分类
B. 一对一分类
C. 一对多分类
D. 以上方法都可以

13、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

14、在一个分类问题中，如果需要对新出现的类别进行快速适应和学习，以下哪种模型具有较好的灵活性？（ ）
A. 在线学习模型
B. 增量学习模型
C. 迁移学习模型
D. 以上模型都可以

15、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

16、深度学习是机器学习的一个重要分支，它利用深度神经网络进行学习。以下关于深度学习的说法中，错误的是：深度神经网络具有多层结构，可以自动学习数据的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。那么，下列关于深度学习的说法错误的是（ ）
A. 卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度神经网络
B. 循环神经网络适用于处理序列数据，如文本、时间序列等
C. 深度神经网络的训练需要大量的计算资源和时间
D. 深度学习算法可以自动学习到最优的特征表示，不需要人工设计特征

17、在机器学习中，模型的选择和超参数的调整是非常重要的环节。通常可以使用交叉验证技术来评估不同模型和超参数组合的性能。假设有一个分类模型，我们想要确定最优的正则化参数 C 。如果采用 K 折交叉验证，以下关于 K 的选择，哪一项是不太合理的？（ ）
A. K = 5，平衡计算成本和评估准确性
B. K = 2，快速得到初步的评估结果
C. K = 10，提供更可靠的评估
D. K = n（n 为样本数量），确保每个样本都用于验证一次

18、在一个分类问题中，如果数据集中存在噪声和错误标签，以下哪种模型可能对这类噪声具有一定的鲁棒性？（ ）
A. 集成学习模型
B. 深度学习模型
C. 支持向量机
D. 决策树

19、在一个股票价格预测的场景中，需要根据历史的股票价格、成交量、公司财务指标等数据来预测未来的价格走势。数据具有非线性、非平稳和高噪声的特点。以下哪种方法可能是最合适的？（ ）
A. 传统的线性回归方法，简单直观，但无法处理非线性关系
B. 支持向量回归（SVR），对非线性数据有一定处理能力，但对高噪声数据可能效果不佳
C. 随机森林回归，能够处理非线性和高噪声数据，但解释性较差
D. 基于深度学习的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），对时间序列数据有较好的建模能力，但容易过拟合

20、在进行机器学习模型训练时，过拟合是一个常见的问题。过拟合意味着模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。为了防止过拟合，可以采取多种正则化方法。假设我们正在训练一个神经网络，以下哪种正则化技术通常能够有效地减少过拟合？（ ）
A. 增加网络的层数和神经元数量
B. 在损失函数中添加 L1 正则项
C. 使用较小的学习率进行训练
D. 减少训练数据的数量

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）什么是对抗防御技术？常见的对抗防御方法有哪些？

2、（本题5分）解释机器学习在生态遗传学中的适应机制研究。

3、（本题5分）解释机器学习中过拟合和欠拟合的概念。

4、（本题5分）机器学习中如何处理不平衡数据集？

5、（本题5分）说明机器学习在昆虫学中的种群动态分析。

三、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（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。

2、（本题5分）依据植物学数据研究植物的生长和生态。

3、（本题5分）通过智慧城市数据改善城市公共服务，提升居民生活质量。

4、（本题5分）借助急诊医学数据快速诊断和处理紧急病情。

5、（本题5分）借助合成生物学数据设计和构建生物合成途径。

四、论述题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）分析机器学习在气象预测中的应用，如天气预报、灾害预警等，讨论其准确性和可靠性。

2、（本题10分）详细阐述在文本情感分类中，多模态数据（如文本与图像结合）的利用和融合方法。分析多模态信息对分类效果的提升。

3、（本题10分）论述机器学习在物流成本优化中的应用。分析数据收集和模型选择的关键问题，以及对企业效益的影响。

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