中国地质大学（武汉）《机器学习与数据挖掘》2021-2022学年第一学期期末试卷.doc

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效

密

封

线

第PAGE1页，共NUMPAGES3页

中国地质大学（武汉）《机器学习与数据挖掘》

2021-2022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

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、在进行机器学习模型的训练时，过拟合是一个常见的问题。假设我们正在训练一个决策树模型来预测客户是否会购买某种产品，给定了客户的个人信息和购买历史等数据。以下关于过拟合的描述和解决方法，哪一项是错误的？（）

A.过拟合表现为模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳

B.增加训练数据的数量可以有效地减少过拟合的发生

C.对决策树进行剪枝操作，即删除一些不重要的分支，可以防止过拟合

D.降低模型的复杂度，例如减少决策树的深度，会导致模型的拟合能力下降，无法解决过拟合问题

2、考虑一个推荐系统，需要根据用户的历史行为和兴趣为其推荐相关的商品或内容。在构建推荐模型时，可以使用基于内容的推荐、协同过滤推荐或混合推荐等方法。如果用户的历史行为数据较为稀疏，以下哪种推荐方法可能更合适？（）

A.基于内容的推荐，利用商品的属性和用户的偏好进行推荐

B.协同过滤推荐，基于用户之间的相似性进行推荐

C.混合推荐，结合多种推荐方法的优点

D.以上方法都不合适，无法进行有效推荐

3、在构建一个用于图像识别的卷积神经网络（CNN）时，需要考虑许多因素。假设我们正在设计一个用于识别手写数字的CNN模型。以下关于CNN设计的描述，哪一项是不正确的？（）

A.增加卷积层的数量可以提取更复杂的图像特征，提高识别准确率

B.较大的卷积核尺寸能够捕捉更广泛的图像信息，有助于模型性能提升

C.在卷积层后添加池化层可以减少特征数量，降低计算复杂度，同时保持主要特征

D.使用合适的激活函数如ReLU可以引入非线性，增强模型的表达能力

4、在监督学习中，常见的算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。以下关于监督学习算法的说法中，错误的是：线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类任务。支持向量机通过寻找一个最优的超平面来分类数据。那么，下列关于监督学习算法的说法错误的是（）

A.线性回归的模型简单，容易理解，但对于复杂的数据集可能效果不佳

B.逻辑回归可以处理二分类和多分类问题，并且可以输出概率值

C.支持向量机在小样本数据集上表现出色，但对于大规模数据集计算成本较高

D.监督学习算法的性能只取决于模型的复杂度，与数据的特征选择无关

5、假设要预测一个时间序列数据中的突然变化点，以下哪种方法可能是最合适的？（）

A.滑动窗口分析，通过比较相邻窗口的数据差异来检测变化，但窗口大小选择困难

B.基于统计的假设检验，如t检验或方差分析，但对数据分布有要求

C.变点检测算法，如CUSUM或Pettitt检验，专门用于检测变化点，但可能对噪声敏感

D.深度学习中的异常检测模型，能够自动学习变化模式，但需要大量数据训练

6、在一个文本生成任务中，例如生成诗歌或故事，以下哪种方法常用于生成自然语言文本？（）

A.基于规则的方法

B.基于模板的方法

C.基于神经网络的方法，如Transformer

D.以上都不是

7、机器学习在自然语言处理领域有广泛的应用。以下关于机器学习在自然语言处理中的说法中，错误的是：机器学习可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。常见的自然语言处理算法有词袋模型、TF-IDF、深度学习模型等。那么，下列关于机器学习在自然语言处理中的说法错误的是（）

A.词袋模型将文本表示为词的集合，忽略了词的顺序和语法结构

B.TF-IDF可以衡量一个词在文档中的重要性

C.深度学习模型在自然语言处理中表现出色，但需要大量的训练数据和计算资源

D.机器学习在自然语言处理中的应用已经非常成熟，不需要进一步的研究和发展

8、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

9、想象一个市场营销的项目，需要根据客户的购买历史、浏览行为和人口统计信息来预测其未来的购买倾向。同时，要能够解释模型的决策依据以指导营销策略的制定。以下哪种模型和策