自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁中國科學(xué)院大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關(guān)于交叉驗證的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計算K次實驗的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調(diào)整多個超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高，不適用2、某研究團(tuán)隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對疾病進(jìn)行預(yù)測。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關(guān)重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹C.集成學(xué)習(xí)模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型3、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評估的說法中，錯誤的是：常用的模型評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗證等方法來評估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評估的說法錯誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預(yù)測為正類的比例D.模型的評估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場景4、假設(shè)正在研究一個語音合成任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要5、機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和人工智能的交叉學(xué)科。它的目標(biāo)是讓計算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，從而能夠進(jìn)行預(yù)測、分類、聚類等任務(wù)。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三大類。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于分類和回歸任務(wù)B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個聚類C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適用于機(jī)器人控制等領(lǐng)域D.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無關(guān)6、在一個異常檢測問題中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會因為數(shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)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(gòu)建一個二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決7、考慮一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點D.以上方法都不合適，無法進(jìn)行有效推薦8、在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像識別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計一個CNN模型，對于圖像分類任務(wù)，以下哪個因素對模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大9、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進(jìn)行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合10、在構(gòu)建一個用于圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計的描述，哪一項是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復(fù)雜的圖像特征，提高識別準(zhǔn)確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計算復(fù)雜度，同時保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力11、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法12、在一個多標(biāo)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(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)化為多個二分類問題，分別進(jìn)行預(yù)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(biāo)簽分別訓(xùn)練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決13、假設(shè)我們有一個時間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測未來的值。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）14、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進(jìn)C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進(jìn)算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點進(jìn)行選擇15、某研究團(tuán)隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以16、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時，假設(shè)特征之間相互獨立。但在實際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會對算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)17、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，但實際應(yīng)用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進(jìn)行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)，提高模型的表達(dá)能力D.不進(jìn)行任何處理，直接部署模型18、在進(jìn)行模型壓縮時，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進(jìn)行低精度表示，如從32位浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識蒸餾是將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到一個較小的模型中，實現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用19、在一個深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，出現(xiàn)了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效20、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，如果智能體需要與多個對手進(jìn)行交互和競爭，以下哪種算法可以考慮對手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述在醫(yī)學(xué)影像診斷中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。2、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析。3、（本題5分）簡述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何處理文本數(shù)據(jù)的變長問題。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用SHAP值解釋一個分類模型對特定樣本的預(yù)測結(jié)果。2、（本題5分）利用睡眠醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)監(jiān)測睡眠質(zhì)量和診斷睡眠障礙。3、（本題5分）使用決策樹算法對用戶的運動能力進(jìn)行評估。4、（本題5分）