2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算題庫(kù)：機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類方法？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)D.聚類分析2.在計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中，以下哪個(gè)指標(biāo)用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度？A.相關(guān)系數(shù)B.平均值C.標(biāo)準(zhǔn)差D.中位數(shù)3.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K最近鄰算法B.邏輯回歸C.主成分分析D.線性回歸4.在計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中，以下哪個(gè)方法用于處理數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題？A.刪除缺失值B.填充缺失值C.線性插值D.指數(shù)平滑5.以下哪個(gè)指標(biāo)用來(lái)衡量分類模型的準(zhǔn)確率？A.精確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC6.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪種算法屬于集成學(xué)習(xí)方法？A.決策樹B.隨機(jī)森林C.K最近鄰算法D.樸素貝葉斯7.在計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中，以下哪個(gè)方法用于檢測(cè)異常值？A.箱線圖B.直方圖C.標(biāo)準(zhǔn)差D.均值8.以下哪個(gè)指標(biāo)用來(lái)衡量回歸模型的擬合程度？A.相關(guān)系數(shù)B.均方誤差C.平均絕對(duì)誤差D.標(biāo)準(zhǔn)差9.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪種算法屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)？A.Q學(xué)習(xí)B.決策樹C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯10.在計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中，以下哪個(gè)方法用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.自回歸模型B.移動(dòng)平均模型C.指數(shù)平滑D.線性回歸二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）1.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的分類算法？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法E.線性回歸2.以下哪些是計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中常用的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)？A.平均值B.標(biāo)準(zhǔn)差C.中位數(shù)D.方差E.累計(jì)分布函數(shù)3.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的聚類算法？A.K最近鄰算法B.聚類層次分析C.主成分分析D.K均值算法E.高斯混合模型4.以下哪些是計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中常用的回歸分析方法？A.線性回歸B.邏輯回歸C.多元回歸D.逐步回歸E.主成分回歸5.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的特征選擇方法？A.單變量特征選擇B.基于模型的特征選擇C.基于樹的特征選擇D.基于距離的特征選擇E.基于相關(guān)性的特征選擇三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并舉例說(shuō)明。要求：首先簡(jiǎn)要解釋監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義，然后詳細(xì)說(shuō)明兩者之間的主要區(qū)別，并各舉一個(gè)具體的例子來(lái)說(shuō)明。2.解釋計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)的概念，以及它們之間的聯(lián)系和區(qū)別。要求：首先定義相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)，然后分別解釋它們?cè)跀?shù)據(jù)分析中的作用和計(jì)算方法。接著討論兩者之間的聯(lián)系和區(qū)別，并舉例說(shuō)明。3.闡述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何選擇合適的特征子集來(lái)提高模型的性能。要求：首先概述特征選擇的重要性，然后討論幾種常用的特征選擇方法，如過(guò)濾法、包裹法和嵌入式方法。接著分析如何根據(jù)具體情況選擇合適的特征子集，并舉例說(shuō)明。四、論述題（20分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)集對(duì)模型性能的影響，并提出相應(yīng)的解決策略。要求：首先分析不平衡數(shù)據(jù)集對(duì)模型性能的影響，如過(guò)擬合、欠擬合和評(píng)估指標(biāo)偏差等問(wèn)題。然后討論幾種處理不平衡數(shù)據(jù)集的策略，如重采樣、合成樣本和改變模型算法等。最后，結(jié)合實(shí)際案例，說(shuō)明如何選擇和應(yīng)用這些策略來(lái)提高模型在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)的性能。本次試卷答案如下：一、單項(xiàng)選擇題1.D.聚類分析解析：聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組，使其在組內(nèi)相似度較高，組間相似度較低。而監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類方法通常包括決策樹、支持向量機(jī)和邏輯回歸等。2.A.相關(guān)系數(shù)解析：相關(guān)系數(shù)是衡量?jī)蓚€(gè)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)度的指標(biāo)，其取值范圍在-1到1之間。正值表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，零表示無(wú)相關(guān)。3.C.主成分分析解析：主成分分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)降維將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成新的特征空間，使得這些新特征能夠盡可能多地保留原始數(shù)據(jù)的方差。4.B.填充缺失值解析：在計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中，填充缺失值是一種常用的處理數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題的方法。它可以保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，避免在分析過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤。5.C.F1分?jǐn)?shù)解析：F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，它綜合考慮了模型在分類任務(wù)中的精確率和召回率。F1分?jǐn)?shù)的取值范圍在0到1之間，值越大表示模型性能越好。6.B.隨機(jī)森林解析：隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，它通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹，并通過(guò)對(duì)這些樹的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票來(lái)得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。7.A.箱線圖解析：箱線圖是一種用于展示數(shù)據(jù)分布的圖表，它可以用來(lái)檢測(cè)異常值。箱線圖通過(guò)中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值來(lái)描述數(shù)據(jù)的分布情況。8.B.均方誤差解析：均方誤差（MSE）是衡量回歸模型擬合程度的一種指標(biāo)，它表示實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間差異的平方的平均值。9.A.Q學(xué)習(xí)解析：Q學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)學(xué)習(xí)最佳動(dòng)作值來(lái)指導(dǎo)決策過(guò)程。Q學(xué)習(xí)通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰來(lái)調(diào)整動(dòng)作值，以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)策略。10.A.自回歸模型解析：自回歸模型是一種用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型，它通過(guò)將當(dāng)前值與過(guò)去某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值聯(lián)系起來(lái)，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的值。二、多項(xiàng)選擇題1.A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法E.線性回歸解析：以上都是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的分類算法。決策樹、支持向量機(jī)和樸素貝葉斯是經(jīng)典的分類算法，而K最近鄰算法和線性回歸也可以用于分類任務(wù)。2.A.平均值B.標(biāo)準(zhǔn)差C.中位數(shù)D.方差E.累計(jì)分布函數(shù)解析：以上都是計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中常用的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)和方差可以描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度，而累計(jì)分布函數(shù)可以描述數(shù)據(jù)的分布情況。3.A.K最近鄰算法B.聚類層次分析C.主成分分析D.K均值算法E.高斯混合模型解析：以上都是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的聚類算法。K最近鄰算法和K均值算法是基于距離的聚類方法，聚類層次分析和高斯混合模型是更復(fù)雜的聚類方法。4.A.線性回歸B.邏輯回歸C.多元回歸D.逐步回歸E.主成分回歸解析：以上都是計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析中常用的回歸分析方法。線性回歸、邏輯回歸和多元回歸是基本的回歸方法，逐步回歸和主成分回歸是更高級(jí)的回歸方法。5.A.單變量特征選擇B.基于模型的特征選擇C.基于樹的特征選擇D.基于