烟台城市科技职业学院《机器学习与量化投资》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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烟台城市科技职业学院《机器学习与量化投资》
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

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、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

3、想象一个语音合成的任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术可能是核心的？（ ）
A. 基于规则的语音合成，方法简单但不够自然
B. 拼接式语音合成，利用预先录制的语音片段拼接，但可能存在不连贯问题
C. 参数式语音合成，通过模型生成声学参数再转换为语音，但音质可能受限
D. 端到端的神经语音合成，直接从文本生成语音，效果自然但训练难度大

4、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

5、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

6、在一个信用评估模型中，我们需要根据用户的个人信息、财务状况等数据来判断其信用风险。数据集存在类别不平衡的问题，即信用良好的用户数量远远多于信用不良的用户。为了解决这个问题，以下哪种方法是不合适的？（ ）
A. 对少数类样本进行过采样，增加其数量
B. 对多数类样本进行欠采样，减少其数量
C. 为不同类别的样本设置不同的权重，在损失函数中加以考虑
D. 直接使用原始数据集进行训练，忽略类别不平衡

7、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

8、在一个异常检测问题中，例如检测网络中的异常流量，数据通常呈现出正常样本远远多于异常样本的情况。如果使用传统的监督学习算法，可能会因为数据不平衡而导致模型对异常样本的检测能力不足。以下哪种方法更适合解决这类异常检测问题？（ ）
A. 构建一个二分类模型，将数据分为正常和异常两类
B. 使用无监督学习算法，如基于密度的聚类算法，识别异常点
C. 对数据进行平衡处理，如复制异常样本，使正常和异常样本数量相等
D. 以上方法都不适合，异常检测问题无法通过机器学习解决

9、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

10、某公司希望通过机器学习来预测产品的需求，以便更有效地进行生产计划和库存管理。数据集涵盖了历史销售数据、市场趋势、季节因素和经济指标等多方面信息。在这种复杂的多因素预测任务中，以下哪种模型可能表现出色？（ ）
A. 线性回归
B. 多层感知机（MLP）
C. 循环神经网络（RNN）
D. 随机森林

11、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

12、在使用随机森林算法进行分类任务时，以下关于随机森林特点的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 随机森林是由多个决策树组成的集成模型，通过投票来决定最终的分类结果
B. 随机森林在训练过程中对特征进行随机抽样，增加了模型的随机性和多样性
C. 随机森林对于处理高维度数据和缺失值具有较好的鲁棒性
D. 随机森林的训练速度比单个决策树慢，因为需要构建多个决策树

13、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

14、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

15、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

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）解释机器学习中 K-Means 聚类的步骤。

2、（本题5分）简述机器学习在新闻传播中的信息筛选。

3、（本题5分）谈谈如何使用机器学习进行太阳活动预测。

三、论述题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）论述机器学习在航空航天领域的卫星图像分析中的应用，分析其对地球观测和航天任务的支持。

2、（本题5分）论述机器学习在能源管理中的应用。如能源消耗预测、智能能源分配等，分析数据质量和模型实时性的挑战。

3、（本题5分）结合实际应用，论述机器学习在物流供应链风险管理中的作用。分析风险识别、风险评估、风险应对等方面的机器学习技术和应用前景。

4、（本题5分）论述机器学习在矿业资源勘探中的应用。分析数据采集和处理方法，以及模型的准确性和可靠性。

5、（本题5分）论述机器学习在食品安全风险评估中的应用，分析其对食品安全管理的重要性。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）通过神经网络模型对脑电图（EEG）中的异常进行检测。

2、（本题10分）利用睡眠医学数据监测睡眠质量和诊断睡眠障碍。

3、（本题10分）借助生物多样性研究数据制定生物保护策略。

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