站名： 年级专业： 姓名： 学号： 凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。………………………… 密………………………………封………………………………线…………………………天津外国语大学《机器学习与模式识别 I（双语）》2023-2024 学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共 15 个小题，每小题 1 分，共 15 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、假设要对大量的文本数据进行主题建模，以发现潜在的主题和模式。以下哪种技术可能是最有效的？（ ）A. 潜在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能够发现文本中的潜在主题，但对短文本效果可能不好B. 非负矩阵分解（NMF），将文本矩阵分解为低秩矩阵，但解释性相对较弱C. 基于词向量的聚类方法，如 K-Means 聚类，但依赖于词向量的质量和表示D. 层次聚类方法，能够展示主题的层次结构，但计算复杂度较高2、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 TransformerD. 以上都不是3、在一个股票价格预测的场景中，需要根据历史的股票价格、成交量、公司财务指标等数据来预测未来的价格走势。数据具有非线性、非平稳和高噪声的特点。以下哪种方法可能是最合适的？（ ）A. 传统的线性回归方法，简单直观，但无法处理非线性关系B. 支持向量回归（SVR），对非线性数据有一定处理能力，但对高噪声数据可能效果不佳C. 随机森林回归，能够处理非线性和高噪声数据，但解释性较差D. 基于深度学习的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），对时间序列数据有较好的建模能力，但容易过拟合4、在进行特征选择时，有多种方法可以评估特征的重要性。假设我们有一个包含多个特征的数据集。以下关于特征重要性评估方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）A. 信息增益通过计算特征引入前后信息熵的变化来衡量特征的重要性B. 卡方检验可以检验特征与目标变量之间的独立性，从而评估特征的重要性C. 随机森林中的特征重要性评估是基于特征对模型性能的贡献程度D. 所有的特征重要性评估方法得到的结果都是完全准确和可靠的，不需要进一步验证5、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...
