學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海工會管理職業學院《機器學習導論》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在進行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設我們要對一組客戶數據進行細分，以發現不同的客戶群體。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法需要預先指定聚類的個數K，并通過迭代優化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構建聚類層次結構C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發現任意形狀的聚類，并且對噪聲數據不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結果是最優的，不受初始條件和數據分布的影響2、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數。如果模型的預測值與真實值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預測非常準確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能3、假設正在進行一項時間序列預測任務，例如預測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數據時具有較強的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關系C.循環神經網絡（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數據效果較好4、在進行機器學習模型評估時，我們經常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設一個二分類問題的混淆矩陣如下：（）預測為正類預測為負類實際為正類8020實際為負類1090那么該模型的準確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%5、某機器學習項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環神經網絡（RNN）與注意力機制的結合B.卷積神經網絡（CNN）與長短時記憶網絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調D.以上模型都有可能6、假設正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標簽的客戶數據進行分組。如果數據分布不規則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法7、在分類問題中，如果正負樣本比例嚴重失衡，以下哪種評價指標更合適？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差8、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數據。以下關于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現為模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現不佳B.增加訓練數據的數量可以有效地減少過擬合的發生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題9、考慮一個情感分析任務，判斷一段文本所表達的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數據量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現更好？（）A.詞袋模型，簡單直觀，計算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學習的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復雜程度10、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規則的方法B.基于模板的方法C.基于神經網絡的方法，如TransformerD.以上都不是11、在機器學習中，監督學習是一種常見的學習方式。假設我們要使用監督學習算法來預測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數量、地理位置等）以及對應的房價數據。以下關于監督學習在這個任務中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關系模型B.決策樹算法可以根據房屋特征的不同取值來劃分決策節點，最終預測房價C.支持向量機通過尋找一個最優的超平面來對房屋數據進行分類，從而預測房價D.無監督學習算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預測，無需對數據進行標注12、在進行時間序列預測時，有多種方法可供選擇。假設我們要預測股票價格的走勢。以下關于時間序列預測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.自回歸移動平均（ARMA）模型假設時間序列是線性的，通過對歷史數據的加權平均和殘差來進行預測B.差分整合移動平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩的時間序列，通過差分操作將其轉化為平穩序列C.長短期記憶網絡（LSTM）能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系，適用于復雜的時間序列預測任務D.所有的時間序列預測方法都能準確地預測未來的股票價格，不受市場不確定性和突發事件的影響13、假設正在進行一個異常檢測任務，例如檢測網絡中的異常流量。如果正常數據的模式較為復雜，以下哪種方法可能更適合用于發現異常？（）A.基于統計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法14、考慮一個回歸問題，我們要預測房價。數據集包含了房屋的面積、房間數量、地理位置等特征以及對應的房價。在選擇評估指標來衡量模型的性能時，需要綜合考慮模型的準確性和誤差的性質。以下哪個評估指標不僅考慮了預測值與真實值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數（R2）D.準確率（Accuracy）15、在一個異常檢測問題中，例如檢測網絡中的異常流量，數據通常呈現出正常樣本遠遠多于異常樣本的情況。如果使用傳統的監督學習算法，可能會因為數據不平衡而導致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構建一個二分類模型，將數據分為正常和異常兩類B.使用無監督學習算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數據進行平衡處理，如復制異常樣本，使正常和異常樣本數量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機器學習解決16、假設正在研究一個自然語言處理任務，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學習模型在捕捉句子的長期依賴關系方面表現較好？（）A.雙向長短時記憶網絡（BiLSTM）B.卷積神經網絡（CNN）C.圖卷積神經網絡（GCN）D.以上模型都有其特點17、假設正在開發一個用于圖像分割的機器學習模型。以下哪種損失函數通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵損失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數都可能使用18、在評估機器學習模型的性能時，通常會使用多種指標。假設我們有一個二分類模型，用于預測患者是否患有某種疾病。以下關于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數占總樣本數的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準確B.召回率是被正確預測為正例的樣本數占實際正例樣本數的比例C.F1分數是準確率和召回率的調和平均值，綜合考慮了模型的準確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問題的模型評估，值越小表示模型性能越好19、在一個異常檢測任務中，如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于距離的方法，如K近鄰B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚類的方法，如K-MeansD.以上都不行20、某研究需要對音頻信號進行分類，例如區分不同的音樂風格。以下哪種特征在音頻分類中經常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用21、在一個醫療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數據集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數據的規模、特征的數量、數據的平衡性等。如果數據量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數據上表現出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性22、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預測為正例的樣本數量C.假陰性（FalseNegative，FN）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題23、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數值特征C.降維D.以上都不是24、在一個金融風險預測的項目中，需要根據客戶的信用記錄、收入水平、負債情況等多種因素來預測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應不斷變化的市場環境和新的數據特征。以下哪種模型架構和訓練策略可能是最恰當的？（）A.構建一個線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復雜的非線性關系B.選擇邏輯回歸模型，結合正則化技術防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復雜關系表達能力有限C.建立多層感知機神經網絡，通過調整隱藏層的數量和節點數來捕捉復雜關系，但訓練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機森林的集成學習方法，結合特征選擇和超參數調優，能夠處理多因素和非線性關系，且具有較好的穩定性和泛化能力25、在一個回歸問題中，如果數據存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在智能電網中，機器學習的應用。2、（本題5分）簡述機器學習在眼科醫學中的疾病檢測。3、（本題5分）機器學習在康復醫學中的作用有哪些？4、（本題5分）談談如何使用機器學習進行客戶細分。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用強化學習算法訓練智能體進行飛行射擊游戲。2、（本題5分）運用K-Means聚類分析城市的交通流量模式。3、（本題5分）對一個深度學習模型進行超參數調優，提高模型性能。4、（本題5分）使用樸素貝葉斯算法對郵件的重要性進行