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頁首都醫科大學《積分變換》

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15個小題，每小題1分，共15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、某研究團隊正在開發一個用于疾病預測的機器學習模型，需要考慮模型的魯棒性和穩定性。以下哪種方法可以用于評估模型在不同數據集和條件下的性能？（）A.交叉驗證B.留一法C.自助法D.以上方法都可以2、某研究團隊正在開發一個用于醫療診斷的機器學習系統，需要對疾病進行預測。由于醫療數據的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優勢？（）A.深度學習模型B.決策樹C.集成學習模型D.強化學習模型3、假設要使用機器學習算法來預測房價。數據集包含了房屋的面積、位置、房間數量等特征。如果特征之間存在非線性關系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用4、在進行模型壓縮時，以下關于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權重或神經元，減少模型的參數量B.量化是將模型的權重進行低精度表示，如從32位浮點數轉換為8位整數C.知識蒸餾是將復雜模型的知識轉移到一個較小的模型中，實現模型壓縮D.模型壓縮會導致模型性能嚴重下降，因此在實際應用中應盡量避免使用5、在一個客戶流失預測的問題中，需要根據客戶的消費行為、服務使用情況等數據來提前預測哪些客戶可能會流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動選擇和構建與客戶流失相關的特征，如消費頻率、消費金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動特征選擇算法，如基于相關性或基于樹模型的特征重要性評估，但可能受到數據噪聲的影響C.進行特征變換，如對數變換、標準化等，以改善數據分布和模型性能，但可能丟失原始數據的某些信息D.以上方法結合使用，綜合考慮數據特點和模型需求6、在一個多標簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。以下哪種方法可以有效地處理多標簽分類任務？（）A.將多標簽問題轉化為多個二分類問題，分別進行預測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標簽分別訓練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標簽分類問題無法通過機器學習解決7、當使用樸素貝葉斯算法進行分類時，假設特征之間相互獨立。但在實際數據中，如果特征之間存在一定的相關性，這會對算法的性能產生怎樣的影響（）A.提高分類準確性B.降低分類準確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準確性，取決于數據8、考慮在一個圖像識別任務中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準確性和泛化能力，以下哪種數據增強技術可能是有效的（）A.隨機旋轉圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率9、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10、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11、假設正在開發一個智能推薦系統，用于向用戶推薦個性化的商品。系統需要根據用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞等信息來預測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期12、在進行模型融合時，以下關于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結合不同模型的優點，提高整體的預測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何13、在進行機器學習模型訓練時，過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓練數據上表現很好，但在新的、未見過的數據上表現不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設我們正在訓練一個神經網絡，以下哪種正則化技術通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網絡的層數和神經元數量B.在損失函數中添加L1正則項C.使用較小的學習率進行訓練D.減少訓練數據的數量14、假設正在開發一個用于情感分析的深度學習模型，需要對模型進行優化。以下哪種優化算法在深度學習中被廣泛使用？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.自適應矩估計（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法15、考慮一個圖像分割任務，即將圖像分割成不同的區域或對象。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區域生長C.邊緣檢測D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋機器學習在發育遺傳學中的基因作用研究。2、（本題5分）說明機器學習在合成生物學中的設計優化。3、（本題5分）機器學習在代謝組學中的應用方向是什么？4、（本題5分）解釋深度學習中的卷積神經網絡（CNN）的特點和應用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討機器學習在城市規劃中的土地利用分類中的應用，分析其對城市規劃決策的支持。2、（本題5分）分析深度學習中的注意力機制的原理和應用，討論其在自然語言處理和計算機視覺中的作用。3、（本題5分）論述深度學習與傳統機器學習的區別。分析深度學習的優勢，如在大規模數據處理和復雜任務上的表現，以及傳統機器學習的特點。討論兩者在不同領域的應用場景。4、（本題5分）分析機器學習在教育評估中的應用，如學生成績預測、學習行為分析等，討論其對教育教學的改進。5、（本題5分）詳細闡述在圖像檢索任務中，機器學習算法在特征提取和相似性度量方面的應用。分