机器学习10-44
机器学习设计知识测试 选择题 53题
1. 在机器学习中，监督学习的主要目标是：A) 从无标签数据中学习B) 从有标签数据中学习C) 优化模型的复杂度D) 减少计算资源的使用2. 下列哪种算法属于无监督学习？A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机3. 在机器学习模型评估中，交叉验证的主要目的是：A) 增加模型复杂度B) 减少数据集大小C) 评估模型的泛化能力D) 提高训练速度4. 下列哪项不是特征选择的方法？A) 主成分分析（PCA）B) 递归特征消除（RFE）C) 网格搜索（Grid Search）D) 方差阈值（Variance Threshold）5. 在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于：A) 文本分析B) 图像识别C) 声音处理D) 推荐系统6. 下列哪种激活函数在神经网络中最为常用？A) 线性激活函数B) 阶跃激活函数C) ReLUD) 双曲正切函数7. 在机器学习中，过拟合通常是由于以下哪种情况引起的？A) 模型过于简单B) 数据量过大C) 模型过于复杂D) 数据预处理不当8. 下列哪项技术用于处理类别不平衡问题？A) 数据增强B) 重采样C) 特征选择D) 模型集成9. 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入的主要目的是：A) 提高计算效率B) 减少词汇量C) 捕捉词之间的语义关系D) 增加文本长度10. 下列哪种算法不属于集成学习方法？A) 随机森林B) AdaBoostC) 梯度提升机（GBM）D) 逻辑回归11. 在机器学习中，ROC曲线用于评估：A) 模型的准确性B) 模型的复杂度C) 模型的泛化能力D) 分类模型的性能12. 下列哪项不是数据预处理的步骤？A) 缺失值处理B) 特征缩放C) 模型训练D) 数据标准化13. 在机器学习中，L1正则化主要用于：A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度14. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据？A) 主成分分析（PCA）B) 线性回归C) ARIMA模型D) 决策树15. 在机器学习中，Bagging和Boosting的主要区别在于：A) 数据处理方式B) 模型复杂度C) 样本使用方式D) 特征选择方法16. 下列哪种算法适用于推荐系统？A) K-均值聚类B) 协同过滤C) 逻辑回归D) 随机森林17. 在机器学习中，A/B测试主要用于：A) 模型选择B) 特征工程C) 模型评估D) 用户体验优化18. 下列哪种方法可以用于处理缺失数据？A) 删除含有缺失值的样本B) 使用均值填充C) 使用中位数填充D) 以上都是19. 在机器学习中，偏差-方差权衡主要关注：A) 模型的复杂度B) 数据集的大小C) 模型的泛化能力D) 特征的数量20. 下列哪种算法属于强化学习？A) Q-学习B) 线性回归C) 决策树D) 支持向量机21. 在机器学习中，特征工程的主要目的是：A) 减少数据量B) 增加模型复杂度C) 提高模型性能D) 简化数据处理22. 下列哪种方法可以用于处理多分类问题？A) 一对多（One-vs-All）B) 一对一（One-vs-One）C) 层次聚类D) 以上都是23. 在机器学习中，交叉熵损失函数主要用于：A) 回归问题B) 分类问题C) 聚类问题D) 强化学习24. 下列哪种算法不属于深度学习？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 长短期记忆网络（LSTM）25. 在机器学习中，梯度下降算法的主要目的是：A) 减少特征数量B) 优化模型参数C) 增加数据量D) 提高计算速度26. 下列哪种方法可以用于处理文本数据？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是27. 在机器学习中，正则化的主要目的是：A) 减少特征数量B) 防止过拟合C) 增加数据量D) 提高计算速度28. 下列哪种算法适用于异常检测？A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林（Isolation Forest）29. 在机器学习中，集成学习的主要目的是：A) 提高单个模型的性能B) 结合多个模型的优势C) 减少数据量D) 增加模型复杂度30. 下列哪种方法可以用于处理高维数据？A) 主成分分析（PCA）B) 特征选择C) 特征提取D) 以上都是31. 在机器学习中，K-均值聚类的主要目的是：A) 分类B) 回归C) 聚类D) 预测32. 下列哪种算法适用于时间序列预测？A) 线性回归B) ARIMA模型C) 决策树D) 支持向量机33. 在机器学习中，网格搜索（Grid Search）主要用于：A) 特征选择B) 模型选择C) 数据预处理D) 模型评估34. 下列哪种方法可以用于处理类别特征？A) 独热编码（One-Hot Encoding）B) 标签编码（Label Encoding）C) 特征哈希（Feature Hashing）D) 以上都是35. 在机器学习中，AUC-ROC曲线的主要用途是：A) 评估分类模型的性能B) 评估回归模型的性能C) 评估聚类模型的性能D) 评估强化学习模型的性能36. 下列哪种算法不属于监督学习？A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机37. 在机器学习中，特征缩放的主要目的是：A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理38. 下列哪种方法可以用于处理文本分类问题？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是39. 在机器学习中，决策树的主要优点是：A) 易于理解和解释B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是40. 下列哪种算法适用于图像分割？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机41. 在机器学习中，L2正则化主要用于：A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度42. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据的季节性？A) 移动平均B) 季节分解C) 差分D) 以上都是43. 在机器学习中，Bagging的主要目的是：A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度44. 下列哪种算法适用于序列数据处理？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机45. 在机器学习中，AdaBoost的主要目的是：A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度46. 下列哪种方法可以用于处理文本数据的情感分析？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是47. 在机器学习中，支持向量机（SVM）的主要优点是：A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是48. 下列哪种算法适用于推荐系统中的用户行为分析？A) 协同过滤B) 内容过滤C) 混合过滤D) 以上都是49. 在机器学习中，交叉验证的主要类型包括：A) K-折交叉验证B) 留一法交叉验证C) 随机划分交叉验证D) 以上都是50. 下列哪种方法可以用于处理图像数据？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机51. 在机器学习中，梯度提升机（GBM）的主要优点是：A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是52. 下列哪种算法适用于异常检测中的离群点检测？A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林（Isolation Forest）53. 在机器学习中，特征提取的主要目的是：A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理答案：1. B2. C3. C4. C5. B6. C7. C8. B9. C10. D11. D12. C13. C14. C15. C16. B17. D18. D19. C20. A21. C22. D23. B24. C25. B26. D27. B28. D29. B30. D31. C32. B33. B34. D35. A36. C37. B38. D39. D40. A41. A42. D43. A44. B45. B46. D47. A48. D49. D50. A51. D52. D53. B。
什么是机器学习（MachineLearning,ML）
什么是机器学习（MachineLearning,ML）什么是机器学习(Machine Learning, ML)？机器学习有下面几种定义：“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
”一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。
算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。
很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
机器学习(Machine Learning, ML)专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习原理简答题
机器学习原理简答题
1. 什么是机器研究？
机器研究是一种人工智能的方法，通过让计算机利用数据来研究和改进自己的性能，而不需要明确的编程指令。
2. 机器研究的主要分类有哪些？
主要的机器研究分类包括监督研究、无监督研究、半监督研究和强化研究。
3. 监督研究和无监督研究有什么区别？
4. 什么是训练集和测试集？
训练集是用来训练机器研究模型的数据集，测试集则是用来评估模型性能的数据集。
5. 什么是特征工程？
特征工程是指根据问题的特点和数据的特征，选择、提取和组合合适的特征，以便更好地训练和优化机器研究模型。
6. 机器研究中的过拟合和欠拟合是什么？
7. 什么是交叉验证？
交叉验证是一种评估机器研究模型性能的方法，它将数据集划
分为多个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训
练集，计算模型在各个验证集上的性能指标的均值。
8. 机器研究中的正则化是什么？
正则化是一种控制模型复杂度的技术，通过在模型的损失函数
中添加惩罚项，限制模型的参数大小，防止过拟合。
9. 机器研究中的评估指标有哪些？
常用的机器研究评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1
分数、ROC曲线和AUC等。
10. 什么是机器研究中的集成方法？
集成方法是一种将多个机器研究模型组合起来进行预测的方法，常见的集成方法包括随机森林、梯度提升树和投票法等。
以上是对机器学习原理的简要回答。
如需进一步了解，建议查阅相关学术文献或参加相关课程。
机器学习实战案例
机器学习案例实战《机器学习案例实战》是2019年12月人民邮电出版社出版的图书，作者是赵卫东。
机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。
本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau 介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。
在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络等机器学习算法在金融、商业、汽车、电力等领域的应用。
本书内容深入浅出，提供了详细的 Python 代码，既可以作为从事机器学习、数据挖掘的相关研究人员的参考书，也可以作为高校相关专业机器学习、数据挖掘等课程的实验和实训教材。
《机器学习案例实战》目录如下：第1章常用机器学习平台. 11.1 常用机器学习工具11.2 TI-ONE 平台概述31.3 PySpark 介绍41.4 TI-ONE 机器学习平台主要的组件51.4.1 数据源组件 51.4.2 机器学习组件 61.4.3 输出组件101.4.4 模型评估组件11第 2章银行信用卡风险的可视化分析. 12 2.1 Tableau 简介132.2 用户信用等级影响因素132.3 用户消费情况对信用等级的影响.19 2.4 用户拖欠情况对信用等级的影响.24 2.5 欺诈用户特征分析27第3章贷款违约行为预测. 313.1 建立信用评估模型的必要性313.2 数据准备与预处理323.2.1 原始数据集333.2.2 基础表数据预处理363.2.3 多表合并403.3 模型选择.423.3.1 带正则项的Logistic 回归模型42 3.3.2 朴素贝叶斯模型423.3.3 随机森林模型423.3.4 SVM 模型433.4 TI-ONE 整体流程433.4.1 登录TI-ONE 443.4.2 输入工作流名称443.4.3 上传数据453.4.4 数据预处理463.4.5 拆分出验证集503.4.6 拆分出测试集513.4.7 模型训练和评估51第4章保险风险预测.614.1 背景介绍614.2 数据预处理634.2.1 数据加载与预览634.2.2 缺失值处理644.2.3 属性值的合并与连接654.2.4 数据转换664.2.5 数据标准化和归一化674.3 多维分析.674.4 基于神经网络模型预测保险风险.70 4.5 使用SVM 预测保险风险.74第5章银行客户流失预测805.1 问题描述805.2 数据上传.825.3 数据预处理835.3.1 非数值特征处理835.3.2 数据离散化处理835.3.3 数据筛选855.3.4 数据格式转化865.3.5 数据分割875.4 数据建模885.5 模型校验评估915.5.1 二分类算法评估915.5.2 ROC 曲线绘制. 925.5.3 决策树参数优化945.5.4 k 折交叉验证. 955.6 工作流的运行.955.7 算法性能比较.98第6章基于深度神经网络的股票预测100 6.1 股票趋势预测的背景和分析思路100 6.2 数据提取.1036.3 数据预处理1036.3.1 数据归一化1036.3.2 加窗处理1046.3.3 分割数据集1066.3.4 标签独热编码转化1066.4 模型训练.1066.5 算法评估.1106.6 算法比较.111第7章保险产品推荐1197.1 保险产品推荐的流程.120 7.2 数据提取.1217.2.1 上传原始文件1217.2.2 读取训练集和检验集122 7.3 数据预处理1247.3.1 去重和合并数据集1247.3.2 缺失值处理1257.3.3 特征选择1267.3.4 类型变量独热编码127 7.3.5 数值变量规范化1277.3.6 生成训练集和检验集128 7.4 构建保险预测模型1297.5 模型评估.131第8章零售商品销售预测. 133 8.1 问题分析.1338.2 数据探索.1358.2.1 上传原始数据1358.2.2 数据质量评估1368.3 数据预处理1398.3.1 填补缺失值1398.3.2 修正异常值1408.3.3 衍生字段1418.3.4 类型变量数值化和独热编码化142 8.3.5 数据导出1438.4 建立销售量预测模型.1438.4.1 线性回归模型1448.4.2 Ridge 回归模型. 1458.4.3 Lasso 回归模型. 1458.4.4 Elastic Net 回归模型. 1468.4.5 决策树回归模型1468.4.6 梯度提升树回归模型1478.4.7 随机森林回归模型1488.5 模型评估.148第9章汽车备件销售预测. 1519.1 数据理解.1519.2 数据分析流程.1529.2.1 设置数据源1529.2.2 数据预处理1559.2.3 建模分析与评估1589.3 聚类分析.162第 10章火力发电厂工业蒸汽量预测.166 10.1 确定业务问题.16610.2 数据理解.16610.3 工业蒸汽量的预测建模过程16710.3.1 设置数据源16810.3.2 数据预处理16810.3.3 建模分析与评估172第 11章图片风格转化.17911.1 CycleGAN 原理.18011.2 图片风格转化整体流程18211.2.1 设置数据源18311.2.2 数据预处理18411.2.3 模型训练18611.2.4 验证模型参数以及测试集19311.2.5 模型测试——转化图片风格19411.3 运行工作流19511.4 算法比较.19811.4.1 CycleGAN 与pix2pix 模型. 198 11.4.2 CycleGAN 与DistanceGAN 模型198 11.5 使用TensorFlow 实现图片风格转化.199 第 12章人类活动识别.20612.1 问题分析.20612.2 数据探索.20712.3 数据预处理20912.4 模型构建.21012.5 模型评估.214第 13章GRU 算法在基于Session 的推荐系统的应用221 13.1 问题分析.22113.2 数据探索与预处理22213.2.1 数据变换22313.2.2 数据过滤22313.2.3 数据分割22313.2.4 格式转换22413.3 构建GRU 模型22513.3.1 GRU 概述22513.3.2 构建GRU 推荐模型. 22613.4 模型评估.229第 14章人脸老化预测23314.1 问题分析与数据集简介23314.2 图片编码与GAN 设计.23414.3 模型实现.23514.4 实验分析.236第 15章出租车轨迹数据分析24315.1 数据获取.24415.2 数据预处理24615.3 数据分析.25215.3.1 出租车区域推荐以及交通管理建议25215.3.2 城市规划建议257第 16章城市声音分类.26116.1 数据准备与探索26116.2 数据特征提取.26816.3 构建城市声音分类模型27116.3.1 使用MLP 训练声音分类模型27116.3.2 使用LSTM 与GRU 网络训练声音分类模型. 273 16.3.3 使用CNN 训练声音分类模型27416.4 声音分类模型评估27516.4.1 MLP 网络性能评估27516.4.2 LSTM 与GRU 网络性能评估. 27616.4.3 CNN 性能评估277后记数据分析技能培养279参考文献. 282。
人工智能机器学习技术练习(习题卷9)
人工智能机器学习技术练习(习题卷9)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？A)树的数量B)树的深度C)学习速率答案:B解析:通常情况下，我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。
学习速率并不是随机森林的超参数。
增加树的数量可能会造成欠拟合。
2.[单选题]属于常见问题解答模块的主要技术的是( )。
[] *A问句相似度计算A)语料库的构建B)查询扩展C)模式匹配答案:A解析:3.[单选题]采样分析的精确性随着采样随机性的增加而(),但与样本数量的增加关系不大。
A)降低B)不变C)提高D)无关答案:C解析:采样分析的精确性随着采样随机性的增加而提高,但与样本数量的增加关系不大。
当样本数量达到某个值后,我们从新个体上得到的信息会越来越少。
4.[单选题]以下表达式书写错误的是A)year('2015-12-31 12:21')B)month(2015-10-31)C)day('2015-12-11')D)date_sub('2015-12-01',3)答案:B解析:5.[单选题]下列分类方法中不会用到梯度下降法的是( )A)感知机B)最小二乘分类器C)最小距离分类器D)Logistic回归答案:C解析:C)松弛变量可用来解决线性不可分问题D)支持向量机可用来进行数据的分类答案:B解析:7.[单选题]关于Logistic回归和SVM，以下说法错误的是？A)Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B)Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C)SVM的目标的结构风险最小化D)SVM可以有效避免模型过拟合答案:B解析:Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。
logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率。
人工智能与机器学习测试 选择题 61题
1. 人工智能（AI）的核心目标是什么？A. 创建智能机器B. 提高计算机性能C. 优化网络连接D. 增强数据存储2. 机器学习是人工智能的一个子领域，它主要关注什么？A. 通过编程使计算机执行任务B. 从数据中学习并做出决策C. 优化计算机硬件D. 提高网络安全性3. 监督学习与无监督学习的主要区别是什么？A. 监督学习需要标签数据，无监督学习不需要B. 监督学习不需要标签数据，无监督学习需要C. 监督学习用于图像识别，无监督学习用于文本分析D. 监督学习用于语音识别，无监督学习用于视频分析4. 下列哪项是深度学习的应用？A. 网络路由优化B. 自然语言处理C. 数据库管理D. 网络安全监控5. 强化学习的核心机制是什么？A. 通过反馈循环学习B. 通过预设规则学习C. 通过数据分析学习D. 通过模型预测学习6. 卷积神经网络（CNN）主要用于哪种类型的数据处理？A. 文本数据B. 图像数据C. 声音数据D. 时间序列数据7. 递归神经网络（RNN）适用于处理哪种类型的数据？A. 静态图像B. 连续序列数据C. 离散数据点D. 表格数据8. 支持向量机（SVM）是一种什么样的学习算法？A. 无监督学习B. 半监督学习C. 监督学习D. 强化学习9. 决策树算法在机器学习中用于什么？A. 数据聚类B. 分类和回归C. 数据降维D. 特征选择10. 随机森林是一种集成学习方法，它基于什么构建？A. 单个神经网络B. 多个决策树C. 单个支持向量机D. 多个逻辑回归模型11. 主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，它主要用于什么？A. 增加数据维度B. 减少数据维度C. 数据分类D. 数据聚类12. 在机器学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳D. 模型在所有数据上表现一致13. 正则化技术如L1和L2正则化主要用于解决什么问题？A. 欠拟合B. 过拟合C. 数据不平衡D. 数据缺失14. 交叉验证在机器学习中用于什么？A. 数据预处理B. 模型选择和评估C. 特征工程D. 模型部署15. 特征选择是机器学习中的一个重要步骤，它的目的是什么？A. 增加特征数量B. 减少特征数量C. 增加数据样本D. 减少数据样本16. 在机器学习中，什么是超参数？A. 模型自动学习的参数B. 模型训练前需要手动设置的参数C. 数据集中的变量D. 模型输出的结果17. 梯度下降是优化机器学习模型的一种方法，它主要用于什么？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 找到损失函数的最小值D. 找到损失函数的最大值18. 在深度学习中，什么是激活函数？A. 用于计算损失的函数B. 用于更新权重的函数C. 用于引入非线性的函数D. 用于数据预处理的函数19. 批量归一化（Batch Normalization）在深度学习中用于什么？A. 增加网络层数B. 减少训练时间C. 提高模型稳定性D. 降低模型复杂度20. 在机器学习项目中，什么是数据清洗？A. 增加数据量B. 减少数据量C. 处理缺失值和异常值D. 增加特征数量21. 在机器学习中，什么是特征工程？A. 选择最佳模型B. 设计新的特征C. 优化损失函数D. 增加数据样本22. 在深度学习中，什么是迁移学习？A. 在不同任务间共享知识B. 在同一任务中使用不同模型C. 在不同数据集上训练同一模型D. 在同一数据集上训练不同模型23. 在机器学习中，什么是集成学习？A. 使用单一模型解决问题B. 结合多个模型提高性能C. 优化单个模型的参数D. 减少模型复杂度24. 在机器学习中，什么是模型评估？A. 选择最佳特征B. 选择最佳数据集C. 评估模型的性能D. 优化数据预处理步骤25. 在机器学习中，什么是准确率（Accuracy）？A. 模型预测错误的样本比例B. 模型预测正确的样本比例C. 模型预测为正类的样本比例D. 模型预测为负类的样本比例26. 在机器学习中，什么是召回率（Recall）？A. 模型预测为正类且正确的样本比例B. 模型预测为负类且正确的样本比例C. 模型预测为正类的样本比例D. 模型预测为负类的样本比例27. 在机器学习中，什么是精确率（Precision）？A. 模型预测为正类且正确的样本比例B. 模型预测为负类且正确的样本比例C. 模型预测为正类的样本比例D. 模型预测为负类的样本比例28. 在机器学习中，什么是F1分数？A. 精确率和召回率的平均值B. 精确率和召回率的调和平均值C. 精确率和召回率的几何平均值D. 精确率和召回率的加权平均值29. 在机器学习中，什么是ROC曲线？A. 显示模型在不同阈值下的准确率B. 显示模型在不同阈值下的召回率C. 显示模型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率D. 显示模型在不同阈值下的精确率30. 在机器学习中，什么是AUC值？A. 模型准确率的平均值B. 模型召回率的平均值C. ROC曲线下的面积D. 模型精确率的平均值31. 在机器学习中，什么是混淆矩阵？A. 显示模型预测结果的矩阵B. 显示模型参数的矩阵C. 显示模型训练过程的矩阵D. 显示模型评估结果的矩阵32. 在机器学习中，什么是K折交叉验证？A. 将数据集分成K个子集，每次用K-1个子集训练，1个子集验证B. 将数据集分成K个子集，每次用K个子集训练C. 将数据集分成K个子集，每次用1个子集训练，K-1个子集验证D. 将数据集分成K个子集，每次用K个子集验证33. 在机器学习中，什么是网格搜索（Grid Search）？A. 一种特征选择方法B. 一种模型评估方法C. 一种超参数优化方法D. 一种数据预处理方法34. 在机器学习中，什么是随机搜索（Random Search）？A. 一种特征选择方法B. 一种模型评估方法C. 一种超参数优化方法D. 一种数据预处理方法35. 在机器学习中，什么是贝叶斯优化？A. 一种特征选择方法B. 一种模型评估方法C. 一种超参数优化方法D. 一种数据预处理方法36. 在机器学习中，什么是遗传算法？A. 一种特征选择方法B. 一种模型评估方法C. 一种超参数优化方法D. 一种数据预处理方法37. 在机器学习中，什么是粒子群优化（PSO）？A. 一种特征选择方法B. 一种模型评估方法C. 一种超参数优化方法D. 一种数据预处理方法38. 在机器学习中，什么是模拟退火算法？A. 一种特征选择方法B. 一种模型评估方法C. 一种超参数优化方法D. 一种数据预处理方法39. 在机器学习中，什么是蚁群算法？A. 一种特征选择方法B. 一种模型评估方法C. 一种超参数优化方法D. 一种数据预处理方法40. 在机器学习中，什么是深度信念网络（DBN）？A. 一种无监督学习模型B. 一种监督学习模型C. 一种强化学习模型D. 一种半监督学习模型41. 在机器学习中，什么是自编码器（Autoencoder）？A. 一种无监督学习模型B. 一种监督学习模型C. 一种强化学习模型D. 一种半监督学习模型42. 在机器学习中，什么是生成对抗网络（GAN）？A. 一种无监督学习模型B. 一种监督学习模型C. 一种强化学习模型D. 一种半监督学习模型43. 在机器学习中，什么是变分自编码器（VAE）？A. 一种无监督学习模型B. 一种监督学习模型C. 一种强化学习模型D. 一种半监督学习模型44. 在机器学习中，什么是强化学习中的策略梯度方法？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法45. 在机器学习中，什么是强化学习中的Q学习？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法47. 在机器学习中，什么是强化学习中的DQN（Deep Q-Network）？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法48. 在机器学习中，什么是强化学习中的PPO（Proximal Policy Optimization）？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法49. 在机器学习中，什么是强化学习中的A3C（Asynchronous Advantage Actor-Crit ic）？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法50. 在机器学习中，什么是强化学习中的DDPG（Deep Deterministic Policy Gradie nt）？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法51. 在机器学习中，什么是强化学习中的TRPO（Trust Region Policy Optimizatio n）？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法52. 在机器学习中，什么是强化学习中的MCTS（Monte Carlo Tree Search）？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法54. 在机器学习中，什么是强化学习中的AlphaZero？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法55. 在机器学习中，什么是强化学习中的OpenAI Five？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法56. 在机器学习中，什么是强化学习中的DeepMind StarCraft II？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法57. 在机器学习中，什么是强化学习中的RoboCup？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法58. 在机器学习中，什么是强化学习中的自动驾驶？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法59. 在机器学习中，什么是强化学习中的机器人控制？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法60. 在机器学习中，什么是强化学习中的游戏AI？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法61. 在机器学习中，什么是强化学习中的推荐系统？A. 一种无监督学习方法B. 一种监督学习方法C. 一种强化学习方法D. 一种半监督学习方法答案：1. A2. B3. A4. B5. A6. B7. B8. C9. B10. B11. B12. C13. B14. B15. B16. B17. C18. C19. C20. C21. B22. A23. B24. C25. B26. A27. A28. B29. C30. C31. A32. A33. C34. C35. C36. C37. C38. C39. C40. A41. A42. A43. A44. C45. C46. C47. C48. C49. C50. C51. C52. C53. C54. C55. C56. C57. C58. C59. C60. C61. C。
机器学习课程设计题目
机器学习课程设计题目一、教学目标本课程旨在让学生掌握机器学习的基本概念、方法和应用，培养学生对机器学习的兴趣和好奇心，提高学生解决实际问题的能力。
1.了解机器学习的定义、发展历程和应用领域；2.掌握监督学习、无监督学习和强化学习等基本学习方法；3.熟悉常见的学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等；4.了解机器学习中的优化方法和评估指标。
5.能够运用机器学习算法解决实际问题；6.熟练使用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行模型训练和调试；7.掌握数据分析、数据清洗和数据可视化等技能。
情感态度价值观目标：1.培养学生对的认知，认识到机器学习在现代社会中的重要性和潜在价值；2.培养学生敢于创新、勇于实践的精神，提高学生解决实际问题的能力；3.培养学生团队协作和沟通交流的能力，增强学生的责任感和使命感。
二、教学内容本课程的教学内容分为八个章节，具体安排如下：1.第四章机器学习概述–机器学习的定义和发展历程–机器学习的应用领域和挑战2.第五章监督学习–决策树和随机森林–支持向量机3.第六章无监督学习–关联规则挖掘4.第七章强化学习–强化学习的定义和分类–强化学习算法（如Q学习、SARSA等）–强化学习应用案例5.第八章机器学习实践–数据分析与数据清洗–数据可视化–模型训练与评估6.第九章机器学习框架–TensorFlow介绍–PyTorch介绍–框架对比与选择7.第十章机器学习案例分析–自然语言处理8.第十一章机器学习的未来发展–深度学习的发展趋势–增强学习的研究方向–的应用前景三、教学方法本课程采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过讲解机器学习的基本概念、方法和算法，使学生掌握理论知识；2.讨论法：学生就机器学习相关话题进行讨论，提高学生的思考和表达能力；3.案例分析法：分析实际案例，让学生了解机器学习在各个领域的应用，培养学生的实际操作能力；4.实验法：让学生动手实践，通过实验操作加深对理论知识的理解和掌握。
100个人工智能术语
100个人工智能术语1. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）2. 机器学习（Machine Learning，ML）3. 深度学习（Deep Learning，DL）4. 神经网络（Neural Network）5. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）6. 算法（Algorithm）7. 数据挖掘（Data Mining）8. 数据科学（Data Science）9. 模型（Model）10. 训练（Training）11. 推理（Inference）12. 监督学习（Supervised Learning）13. 无监督学习（Unsupervised Learning）14. 强化学习（Reinforcement Learning）15. 分类（Classification）16. 回归（Regression）17. 聚类（Clustering）18. 模式识别（Pattern Recognition）19. 人脸识别（Facial Recognition）20. 计算机视觉（Computer Vision）21. 语音识别（Speech Recognition）22. 图像处理（Image Processing）23. 自动驾驶（Autonomous Driving）24. 智能体（Agent）25. 强人工智能（Strong AI）26. 弱人工智能（Weak AI）27. AI伦理（AI Ethics）28. 神经网络架构（Neural Network Architecture）29. 梯度下降（Gradient Descent）30. 反向传播（Backpropagation）31. 超参数（Hyperparameter）32. 模型评估（Model Evaluation）33. 过拟合（Overfitting）34. 欠拟合（Underfitting）35. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）36. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）37. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）38. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）39. 强化学习算法（Reinforcement Learning Algorithms）40. 自监督学习（Self-Supervised Learning）41. 迁移学习（Transfer Learning）42. 元学习（Meta-Learning）43. 增强学习（Augmented Learning）44. 机器视觉（Machine Vision）45. 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）46. 知识图谱（Knowledge Graph）47. 自动编码器（Autoencoder）48. 模型解释性（Model Interpretability）49. AI芯片（AI Chip）50. 量子计算（Quantum Computing）51. 自动机器学习（AutoML）52. 推荐系统（Recommendation System）53. 数据标注（Data Annotation）54. 反噪声（Anti-Noise）55. 马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）56. 模型部署（Model Deployment）57. 模型优化（Model Optimization）58. 数据预处理（Data Preprocessing）59. 增强学习（Ensemble Learning）60. 模型融合（Model Fusion）61. 语音生成（Speech Synthesis）62. 迁移学习（Domain Adaptation）63. 元学习（Hyperparameter Tuning）64. 可解释人工智能（Explainable AI）65. 自适应学习（Adaptive Learning）66. 自监督学习（Unsupervised Learning）67. AI安全性（AI Security）68. AI决策（AI Decision-Making）69. AI治理（AI Governance）70. AI创造性（AI Creativity）71. AI教育（AI in Education）72. AI医疗（AI in Healthcare）73. AI营销（AI in Marketing）74. AI金融（AI in Finance）75. AI法律（AI in Law）76. AI音乐（AI in Music）77. AI游戏（AI in Gaming）78. AI战略（AI Strategy）79. AI政策（AI Policy）80. AI商业应用（AI in Business）81. AI项目管理（AI Project Management）82. AI创业（AI Entrepreneurship）83. AI研究（AI Research）84. AI开发者（AI Developer）85. AI职业道路（AI Career Path）86. AI就业市场（AI Job Market）87. AI创新（AI Innovation）88. AI实验室（AI Lab）89. AI专利（AI Patent）90. AI标准（AI Standard）91. AI可持续发展（AI Sustainability）92. AI社会影响（AI Social Impact）93. AI可训练性（AI Trainability）94. AI责任（AI Responsibility）95. AI边缘计算（AI Edge Computing）96. AI模型良好性（AI Model Fairness）97. AI协作（AI Collaboration）98. AI云服务（AI Cloud Services）99. AI监管（AI Regulation）100. AI未来趋势（Future Trends in AI）。
机器学习入门介绍PPT课件
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7.4.1 归纳推理
3. 类比归纳
设： Aa1,a2, , Bb 1,b 2, 且 P a i Q b i i1 ,2 ,...
则当A与B中有新元素出现时（设 A 中的a’及B中的 b’ ）， 若已知 a’ 有属性，就可得出 b’ 有属性，即
1）学习机理: 对学习机制的研究，即人类获取知识、技能和 抽象概念的天赋能力。
2）学习方法：在生物学习机理进行简化的基础上，用计算的 方法进行再现。
3）学习系统：根据特定任务的要求，建立相应的学习系统。
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7.1 机器学习的基本概念
7.1.1 学习 7.1.2 机器学习 7.1.3 机器学习系统 7.1.4 机器学习的发展 7.1.5 机器学习的分类
示例学习中，外部环境（教师）提供一组例子（正例和 反例），然后从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的 一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。
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7.4.2 示例学习
1. 示例学习的学习模型
验证
示例空间
搜索
解释
形成知识
图7.7 示例学习的学习模型
知识库
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7.4.2 示例学习
2. 形成知识的方法
P a Q b
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7.4.1 归纳推理
4. 逆推理归纳：由结论成立推出前提以某种置信度成立。
一般模式： （1）若 H 为真时，则H→ E必为真或以置信度 cf1成立。 （2）观察到 E 成立或以置信度cf2成立。 （3）则 H 以某种置信度 ( cf ) 成立。
用公式表示 ： H E
cf1
E
cf2
机器学习题集
机器学习题集一、选择题1.机器学习的主要目标是什么？A. 使机器具备人类的智能B. 使机器能够自动学习和改进C. 使机器能够模拟人类的思维过程D. 使机器能够按照给定的规则执行任务答案：B2.下列哪项不是机器学习算法的分类？A. 监督学习B. 无监督学习C. 半监督学习D. 完全手动学习答案：D3.在机器学习中，以下哪项是指学习算法在给定训练集上的表现能力？A. 泛化能力B. 训练误差C. 过拟合D. 欠拟合答案：B4.哪种机器学习算法通常用于处理回归问题？A. 支持向量机（SVM）B. K-近邻（K-NN）C. 线性回归D. 决策树答案：C5.深度学习是机器学习的哪个子领域？A. 弱学习B. 表示学习C. 概率学习D. 规则学习答案：B6.在监督学习中，算法尝试从训练数据中学习什么？A. 数据的分布B. 数据的模式C. 输入到输出的映射D. 数据的统计特性答案：C7.以下哪项是机器学习模型评估中常用的交叉验证方法？A. 留出法B. 梯度下降C. 决策树剪枝D. K-均值聚类答案：A8.在机器学习中，正则化通常用于解决什么问题？A. 数据不足B. 过拟合C. 欠拟合D. 维度灾难答案：B9.以下哪项是深度学习中常用的激活函数？A. 线性函数B. Sigmoid函数C. 逻辑回归D. 梯度提升答案：B10.在机器学习中，特征工程主要关注什么？A. 数据的收集B. 数据的清洗C. 从原始数据中提取有意义的特征D. 模型的部署答案：C11.下列哪个算法通常用于分类问题中的特征选择？A. 决策树B. PCA（主成分分析）C. K-均值聚类D. 线性回归答案：A12.集成学习通过结合多个学习器的预测结果来提高整体性能，这种方法属于哪种策略？A. 监督学习B. 弱学习C. 规则学习D. 模型融合答案：D13.在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于处理哪种类型的数据？A. 文本数据B. 图像数据C. 时间序列数据D. 语音数据答案：B14.以下哪个指标用于评估分类模型的性能时，考虑到了类别不平衡的问题？A. 准确率B. 精确率C. 召回率D. F1分数答案：D15.在强化学习中，智能体通过什么来优化其行为？A. 奖励函数B. 损失函数C. 梯度下降D. 决策树答案：A16.以下哪项是机器学习中的无监督学习任务？A. 图像分类B. 聚类分析C. 情感分析D. 回归分析答案：B17.在机器学习中，梯度下降算法主要用于什么？A. 数据的收集B. 模型的训练C. 数据的清洗D. 模型的评估答案：B18.以下哪项是机器学习中常用的正则化技术之一？A. L1正则化B. 决策边界C. 梯度提升D. 逻辑回归答案：A19.在机器学习中，过拟合通常发生在什么情况？A. 模型太复杂，训练数据太少B. 模型太简单，训练数据太多C. 数据集完全随机D. 使用了不合适的激活函数答案：A20.以下哪个算法是基于树的集成学习算法之一？A. 随机森林B. 线性回归C. K-近邻D. 神经网络答案：A21.在机器学习中，确保数据质量的关键步骤之一是：A. 初始化模型参数B. 提取新特征C. 数据清洗D. 损失函数最小化答案：C22.监督学习中，数据通常被分为哪两部分？A. 训练集和验证集B. 输入特征和输出标签C. 验证集和测试集D. 数据集和标签集答案：B23.数据标注在机器学习的哪个阶段尤为重要？A. 模型评估B. 特征工程C. 数据预处理D. 模型训练答案：C24.下列哪项不是数据清洗的常用方法？A. 处理缺失值B. 转换数据类型C. 去除异常值D. 初始化模型参数答案：D25.数据分割时，以下哪个集合通常用于评估模型的最终性能？A. 训练集B. 验证集C. 测试集D. 验证集和测试集答案：C26.在数据标注过程中，为每个样本分配的输出值被称为：A. 特征B. 权重C. 损失D. 标签答案：D27.数据代表性不足可能导致的问题是：A. 过拟合B. 欠拟合C. 收敛速度过慢D. 模型复杂度过高答案：B28.下列哪项不是数据收集时应考虑的因素？A. 数据源的可靠性B. 数据的隐私保护C. 模型的复杂度D. 数据的完整性答案：C29.数据清洗中，处理缺失值的一种常用方法是：A. 删除包含缺失值的行或列B. 使用均值、中位数或众数填充C. 将缺失值视为新特征D. 停止模型训练答案：A, B（多选，但此处只选一个最直接的答案）A30.数据的泛化能力主要取决于：A. 模型的复杂度B. 数据的多样性C. 算法的先进性D. 损失函数的选择答案：B31.监督学习中，输入特征与输出标签之间的关系是通过什么来学习的？A. 损失函数B. 决策树C. 神经网络D. 训练过程答案：D32.数据标注的准确性对模型的什么能力影响最大？A. 泛化能力B. 收敛速度C. 预测精度D. 特征提取答案：C33.在数据预处理阶段，处理噪声数据的主要目的是：A. 提高模型训练速度B. 降低模型的复杂度C. 提高模型的预测准确性D. 减少数据存储空间答案：C34.下列哪项不属于数据清洗的范畴？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 特征选择D. 噪声处理答案：C35.数据标注的自动化程度受什么因素影响最大？A. 数据集的大小B. 数据的复杂性C. 标注工具的效率D. 模型的训练时间答案：B36.在数据分割时，为什么需要设置验证集？A. 仅用于训练模型B. 评估模型在未见过的数据上的表现C. 替代测试集进行最终评估D. 加速模型训练过程答案：B37.数据的标签化在哪些类型的机器学习任务中尤为重要？A. 无监督学习B. 半监督学习C. 监督学习D. 强化学习答案：C38.数据质量对模型性能的影响主要体现在哪些方面？A. 模型的收敛速度B. 模型的复杂度C. 模型的预测精度D. 模型的泛化能力答案：C, D（多选，但此处只选一个最直接的答案）D39.下列哪项不是数据清洗和预处理阶段需要完成的任务？A. 数据标注B. 缺失值处理C. 噪声处理D. 模型评估答案：D40.数据多样性对防止哪种问题有重要作用？A. 欠拟合B. 过拟合C. 收敛速度过慢D. 损失函数波动答案：B41.机器学习的基本要素不包括以下哪一项？A. 模型B. 特征C. 规则D. 算法答案：C42.哪种机器学习算法常用于分类任务，并可以输出样本属于各类的概率？A. 线性回归B. 支持向量机C. 逻辑回归D. 决策树答案：C43.模型的假设空间是指什么？A. 模型能够表示的所有可能函数的集合B. 数据的特征向量集合C. 算法的复杂度D. 损失函数的种类答案：A44.下列哪个是评估模型好坏的常用准则？A. 准确率B. 损失函数C. 数据集大小D. 算法执行时间答案：B45.哪种算法特别适合于处理非线性关系和高维数据？A. 朴素贝叶斯B. 神经网络C. 决策树D. 线性回归答案：B46.在机器学习中，特征选择的主要目的是什么？A. 减少计算量B. 提高模型的可解释性C. 提高模型的泛化能力D. 以上都是答案：D47.结构风险最小化是通过什么方式实现的？A. 增加训练数据量B. 引入正则化项C. 减小模型复杂度D. 改进损失函数答案：B48.哪种算法常用于处理时间序列数据并预测未来值？A. 朴素贝叶斯B. 随机森林C. ARIMAD. 逻辑回归答案：C49.在决策树算法中，分割数据集的标准通常基于什么？A. 损失函数B. 信息增益C. 数据的分布D. 模型的复杂度答案：B50.哪种策略常用于处理类别不平衡的数据集？A. 采样B. 特征缩放C. 交叉验证D. 正则化答案：A51.监督学习的主要任务是什么？A. 从无标签数据中学习规律B. 预测新数据的标签C. 自动发现数据中的模式D. 生成新的数据样本答案：B52.下列哪个是监督学习算法？A. K-means聚类B. 线性回归C. PCA（主成分分析）D. Apriori算法（关联规则学习）答案：B53.在监督学习中，标签（label）通常指的是什么？A. 数据的索引B. 数据的特征C. 数据的类别或目标值D. 数据的分布答案：C54.监督学习中的损失函数主要用于什么？A. 评估模型的复杂度B. 衡量模型预测值与真实值之间的差异C. 生成新的数据样本D. 划分数据集为训练集和测试集答案：B55.下列哪种方法常用于处理分类问题中的多类分类？A. 二元逻辑回归B. 一对多（One-vs-All）策略C. 层次聚类D. PCA降维答案：B56.在监督学习中，过拟合通常指的是什么？A. 模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳B. 模型在训练集和测试集上表现都很好C. 模型在训练集上表现很差D. 模型无法学习到任何有用的信息答案：A57.下列哪个技术常用于防止过拟合？A. 增加数据集的大小B. 引入正则化项C. 减少模型的特征数量D. 以上都是答案：D58.交叉验证的主要目的是什么？A. 评估模型的性能B. 划分数据集C. 选择最优的模型参数D. 以上都是答案：D59.在监督学习中，准确率（Accuracy）的计算公式是什么？A. 正确预测的样本数 / 总样本数B. 误分类的样本数 / 总样本数C. 真正例（TP）的数量D. 真正例（TP）与假负例（FN）之和答案：A60.下列哪个指标在分类问题中考虑了类别的不平衡性？A. 准确率（Accuracy）B. 精确率（Precision）C. 召回率（Recall）D. F1分数（F1 Score）（注意：虽然F1分数不完全等同于解决类别不平衡，但在此选项中，它相比其他三个更全面地考虑了精确率和召回率）答案：D（但请注意，严格来说，没有一个指标是专为解决类别不平衡设计的，F1分数是精确率和召回率的调和平均，对两者都给予了重视）61.监督学习中的训练集包含什么？A. 无标签数据B. 有标签数据C. 噪声数据D. 无关数据答案：B62.下列哪个不是监督学习的步骤？A. 数据预处理B. 模型训练C. 模型评估D. 数据聚类答案：D63.逻辑回归适用于哪种类型的问题？A. 回归问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 降维问题答案：B64.监督学习中的泛化能力指的是什么？A. 模型在训练集上的表现B. 模型在测试集上的表现C. 模型的复杂度D. 模型的训练时间答案：B65.梯度下降算法在监督学习中常用于什么？A. 特征选择B. 损失函数最小化C. 数据划分D. 类别预测答案：B66.在处理多标签分类问题时，每个样本可能属于多少个类别？A. 0个B. 1个C. 1个或多个D. 唯一确定的1个答案：C67.下列哪个不是监督学习常用的评估指标？A. 准确率B. 精确率C. 召回率D. 信息增益答案：D68.监督学习中的偏差（Bias）和方差（Variance）分别指的是什么？A. 模型的复杂度B. 模型在训练集上的表现C. 模型预测值的平均误差D. 模型预测值的变化程度答案：C（偏差），D（方差）69.ROC曲线和AUC值主要用于评估什么？A. 回归模型的性能B. 分类模型的性能C. 聚类模型的性能D. 降维模型的性能答案：B70.在处理不平衡数据集时，哪种策略可能不是首选？A. 重采样技术B. 引入代价敏感学习C. 使用集成学习方法D. 忽略不平衡性直接训练模型答案：D二、简答题1.问题：什么是无监督学习？答案：无监督学习是一种机器学习方法，它使用没有标签的数据集进行训练，目标是发现数据中的内在结构或模式，如聚类、降维等。
人工智能与机器学习考试
人工智能与机器学习考试（答案见尾页）一、选择题1. 人工智能的核心技术包括哪些？A. 神经网络B. 深度学习C. 自然语言处理D. 计算机视觉E. 专家系统2. 机器学习中常用的算法有哪些？A. 决策树B. 支持向量机C. 随机森林D. 神经网络E. K-均值聚类3. 人工智能和机器学习在哪些领域有广泛应用？A. 医疗健康B. 金融C. 自动驾驶D. 教育E. 工业制造4. 什么是人工智能？A. 计算机系统B. 人类智能C. 计算机模拟人类智能的技术D. 计算机编程E. 机器自主学习的技术5. 机器学习中，什么是过拟合？A. 训练集的数据太多B. 训练集的数据太少C. 模型过于复杂，学习到训练集之外的数据D. 模型过于简单，无法捕捉数据特征E. 训练数据包含了错误的标签6. 在人工智能中，什么是深度学习？A. 一种特定的神经网络算法B. 一种机器学习的方法C. 一种模拟人脑处理信息的方式D. 一种通过大量数据进行训练的方法E. 一种数据处理技术7. 人工智能和机器学习的关系是什么？A. 人工智能是机器学习的子集B. 机器学习是人工智能的子集C. 两者相互独立D. 两者互相促进E. 两者没有直接关系8. 什么是强化学习？A. 一种基于奖励机制的机器学习方法B. 一种基于监督学习的机器学习方法C. 一种通过与环境交互进行学习的机器学习方法D. 一种通过大量数据进行训练的方法E. 一种通过计算概率进行决策的方法9. 在人工智能中，什么是自然语言处理（NLP）？A. 计算机理解人类语言的技术B. 计算机生成人类语言的技术C. 计算机理解和生成人类语言的技术D. 计算机处理和分析人类语言数据的技术E. 计算机模拟人类语言交流的技术10. 人工智能和机器学习在未来的发展趋势是什么？A. 更加智能化B. 更加广泛的应用C. 更加复杂的技术D. 更加注重隐私和安全E. 更加依赖于人类专家的知识11. 人工智能（AI）和机器学习（ML）之间的关系是什么？A. AI 是 ML 的子集。
人工智能机器学习技术练习(习题卷2)
人工智能机器学习技术练习(习题卷2)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]我们常用 ( ) 版。
A)apache 版B)cdh 版C)Hortonworks版本答案:B解析:2.[单选题]现在有一份数据，你随机的将数据分成了n份，然后同时训练n个子模型，再将模型最后相结合得到一个强学习器，这属于boosting方法吗A)是B)不是C)不确定答案:B解析:3.[单选题]对于非概率模型而言，可按照判别函数线性与否分成线性模型与非线性模型。
下面哪个模型不属于线性模型A)感知机B)AdaBoostC)K-meansD)k近邻答案:B解析:4.[单选题]下列选项中，（）是基于Web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
A)Jupyter NotebookB)Anconda NavigatorC)Anconda PromptD)Spyder答案:A解析:5.[单选题]为了观察测试 Y 与 X 之间的线性关系，X 是连续变量，使用下列哪种图形比较适合？A)散点图B)柱形图C)直方图D)以上都不对答案:A解析:散点图反映了两个变量之间的相互关系，在测试 Y 与 X 之间的线性关系时，使用散点图最为直观。
6.[单选题]()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A)极值C)平均值D)残值答案:D解析:残值在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。
7.[单选题]在抽样方法中,当合适的样本容量很难确定时,可以使用的抽样方法是:A)有放回的简单随机抽样B)无放回的简单随机抽样C)分层抽样D)渐进抽样答案:D解析:8.[单选题]在留出法、交叉验证法和自助法三种评估方法中,()更适用于数据集较小、难以划分训练集和测试集的情况。
A)留出法B)交叉验证法C)自助法D)留一法答案:C解析:9.[单选题]（__)先将数据集中的每个样本看做一个初始聚类簇，然后在算法运行的每一步找到距离最近的两个聚类簇进行合并，该过程不端重复，直至达到预设的聚类簇个数。
人工智能机器学习技术练习(习题卷12)
人工智能机器学习技术练习(习题卷12)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]47910755872480A. 分类方法A)回归方法B)降维方法C)参数估计方法2.[单选题]假设有 n 组数据集，每组数据集中，x 的平均值都是 9，x 的方差都是 11，y 的平均值都是 7.50，x 与y 的相关系数都是 0.816，拟合的线性回归方程都是 y =3.00 + 0.500*x。
那么这 n 组数据集是否一样？A)一样B)不一样C)无法确定3.[单选题]类域界面方程法中,不能求线性不可分情况下分类问题近似或精确解的方法是?A)伪逆法B)感知器算法C)基于二次准则的H-K算法D)势函数法4.[单选题](__)不是常用的噪声处理方法。
A)聚类C)分类D)分箱5.[单选题]以下关于字典中的键值的说法,正确的是A)键值不可修改B)键值不能重复C)键值必须是字符串D)以上都不对6.[单选题]下列关于支持向量的说法,正确的是()。
A)到分类超平面的距离最近的且满足一定条件的几个训练样本点是支持向量B)训练集中的所有样本点都是支持向量C)每一类样本集中都分别只有一个支持向量D)支持向量的个数越多越好7.[单选题]以下机器学习中,在数据预处理时,不需要考虑归一化处理的是:A)logistic回归B)SVMC)树形模型D)神经网络8.[单选题]以下哪一个不是长短时记忆神经网络三个门中中的一个门？（）A)输入门B)输出门C)遗忘门D)进化门9.[单选题]以下剪枝算法中性能最好的是A)REPB)IREPC)RIPPERD)CN210.[单选题]在Pandas中以下哪个函数可以读取 csv 文件？（）。
A)read_excel()B)read_csv()C)read_sql_query()D)read_text ()11.[单选题]下列关于支持向量回归说法,错误的是()。
机器学习_温州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
机器学习_温州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.GBDT由哪三个概念组成：( )参考答案:Regression Decision Tree(即 DT)_Gradient Boosting(即GB)_Shrinkage(缩减)2.对于非概率模型而言，可按照判别函数线性与否分成线性模型与非线性模型。
下面哪些模型属于线性模型？参考答案:K-means_k近邻_感知机3.逻辑回归分类的精度不够高，因此在业界很少用到这个算法参考答案:错误4.SMOTE算法是用了上采样的方法。
参考答案:正确5.支持向量是那些最接近决策平面的数据点参考答案:正确6.100万条数据划分训练集、验证集、测试集，数据可以这样划分：98%，1%，1% 。
参考答案:正确7.K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
参考答案:错误8.朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。
参考答案:正确9.PCA投影方向可从最大化方差和最小化投影误差这两个角度理解。
参考答案:正确10.相关变量的相关系数可以为零，对吗？参考答案:正确11.Sigmoid函数的范围是（-1，1）参考答案:错误12.影响KNN算法效果的主要因素包括( )。
参考答案:决策规则_K的值_距离度量方式13.逻辑回归的特征一定是离散的。
参考答案:错误14.闵可夫斯基距离中的p取1或2时的闵氏距离是最为常用的，以下哪项是正确的:( )。
参考答案:闵可夫斯基空间不同于牛顿力学的平坦空间_p取1时是曼哈顿距离_p取2时是欧氏距离_p取无穷时是切比雪夫距离15.KNN算法的缺点包括以下几点？( )参考答案:计算复杂性高；空间复杂性高，尤其是特征数非常多的时候_可解释性差，无法给出决策树那样的规则_对训练数据依赖度特别大，当样本不平衡的时候，对少数类的预测准确率低16.两个向量的余弦相似度越接近1，说明两者越相似。
参考答案:正确17.k近邻法(k-Nearest Neighbor,kNN)是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于分类，但不能用于回归方法。
机器学习ppt课件
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11. 深度学习：赋予人工智能以璀璨的未来
• 深度学习就是一种基于对数据进行表征学习的方法，使用多层网络，能够学 习抽象概念，同时融入自我学习，逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概 念，然后做出理解，最终做出判断和决策。通过构建具有一定“深度”的模型， 可以让模型来自动学习好的特征表示（从底层特征，到中层特征，再到高层 特征），从而最终提升预测或识别的准确性。
• 问这颗水果糖(X)最有可能来自哪个碗？
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例如上面的例子中： P(X): 水果糖的概率为5/8 P(X|C1): 一号碗中水果糖的概率为3/4 P(X|C2): 二号碗中水果糖的概率为2/4 P(C1)=P(C2): 两个碗被选中的概率相同，为1/2 则水果糖来自一号碗的概率为: $P(C1|X)=P(X|C1)P(C1)/P(X)=(3/4)(1/2)/(5/8)=3/5 水果糖来自二号碗的概率为: P(C2|X)=P(X|C2)P(C2)/P(X)=(2/4)(1/2)/(5/8)=2/5 P(C1|X)＞P(C2|X) 因此这颗糖最有可能来自一号碗。
机器学习
Machine Learning
李成伟
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目录
• 一 大数据与云计算 • 二 机器学习、深度学习和人工智能 • 三 编程语言的选择 • 四 机器学习算法介绍 • 五 算法案例介绍
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一 大数据与云计算
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什么是大数据？
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K近邻法(KNN)原理
• K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法 了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断 一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏 就可以得出了。
机器学习模拟试题含答案
机器学习模拟试题含答案一、单选题（共50题，每题1分，共50分）1、同质集成中的个体学习器亦称（）A、组件学习器B、基学习器C、异质学习器D、同质学习器正确答案：B2、假设我们使用原始的非线性可分版本的 Soft-SVM 优化目标函数。
我们需要做什么来保证得到的模型是线性可分离的？A、C = 0B、C = 1C、C 正无穷大D、C 负无穷大正确答案：C3、关于logistic回归和SVM不正确的是（）A、Logistic 回归目标函数是最小化后验概率B、Logistic回归可以用于预测事件发生概率的大小C、SVM可以有效避免模型过拟合D、SVM目标是结构风险最小化正确答案：A4、构建一个最简单的线性回归模型需要几个系数（只有一个特征）？A、1 个B、2 个C、4 个D、3 个正确答案：B5、假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集，该数据集输入特征有 100 个（X1，X2，…，X100）。
现在，我们把其中一个特征值扩大 10 倍（例如是特征 X1），然后用相同的正则化参数对 Lasso 回归进行修正。
那么，下列说法正确的是？A、特征 X1 很可能被排除在模型之外B、特征 X1 很可能还包含在模型之中C、无法确定特征 X1 是否被舍弃D、以上说法都不对正确答案：B6、下面关于SVM算法叙述不正确的是（）A、SVM是一种基于经验风险最小化准则的算法B、SVM求得的解为全局唯一最优解C、SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中具有优势D、SVM最终分类结果只与少数支持向量有关正确答案：A7、KNN算法属于一种典型的（）算法A、无监督学习B、半监督学习C、弱监督学习D、监督学习正确答案：D8、关于BP算法特点描述错误的是 ( )A、输入信号顺着输入层、隐层、输出层依次传播B、计算之前不需要对训练数据进行归一化C、预测误差需逆向传播，顺序是输出层、隐层、输入层D、各个神经元根据预测误差对权值进行调整正确答案：B9、关于维数灾难说法错误的是？A、高维度数据可使得算法泛华能力变得越来越弱B、高维度数据增加了运算难度C、降低高维度数据会对数据有所损伤D、高维度数据难以可视化正确答案：A10、做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率大于等于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。
机器学习的课程设计
机器学习的课程设计一、教学目标本课程的目标是让学生了解机器学习的基本概念、方法和应用，掌握机器学习的基本算法和技巧，培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：–理解机器学习的定义、特点和应用领域；–掌握监督学习、无监督学习和强化学习等基本机器学习方法；–理解并掌握线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻等基本机器学习算法；–了解神经网络的基本结构和训练过程。
2.技能目标：–能够使用机器学习框架（如scikit-learn、TensorFlow等）实现基本机器学习算法；–能够运用机器学习方法解决实际问题，进行数据分析和预测；–能够对机器学习模型进行评估和优化，提高模型的性能。
3.情感态度价值观目标：–培养学生对机器学习的兴趣和好奇心，激发学生主动探索和学习的动力；–培养学生团队合作和交流分享的习惯，培养学生的创新思维和问题解决能力；–培养学生对数据和技术的责任感，强调数据安全和隐私保护的重要性。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几个方面：1.机器学习的基本概念和方法：介绍机器学习的定义、特点和应用领域，讲解监督学习、无监督学习和强化学习等基本机器学习方法。
2.基本机器学习算法：详细讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻等基本机器学习算法，并通过实例进行演示和练习。
3.神经网络和深度学习：介绍神经网络的基本结构和训练过程，讲解常见的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并介绍深度学习在自然语言处理和推荐系统等领域的应用。
4.机器学习实践：通过实际案例和项目，让学生运用机器学习方法解决实际问题，进行数据分析和预测，并对机器学习模型进行评估和优化。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法：1.讲授法：教师讲解机器学习的基本概念、方法和算法，为学生提供系统的知识框架。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解机器学习在各个领域的应用，培养学生的实际问题解决能力。
2022机器学习专项测试试题及答案
2022机器学习专项测试试题及答案1.机器学习的流程包括:分析案例、数据获取、________和模型验证这四个过程。
（）A.数据清洗A、数据清洗B.数据分析C.模型训练(正确答案)D.模型搭建2.机器翻译属于下列哪个领域的应用?（） *A.自然语言系统(正确答案)A. 自然语言系统(正确答案)B.机器学习C.专家系统D.人类感官模拟3.为了解决如何模拟人类的感性思维, 例如视觉理解、直觉思维、悟性等, 研究者找到一个重要的信息处理的机制是（）。
*A.专家系统B.人工神经网络(正确答案)C.模式识别D.智能代理4.要想让机器具有智能, 必须让机器具有知识。
因此, 在人工智能中有一个研究领域, 主要研究计算机如何自动获取知识和技能, 实现自我完善, 这门研究分支学科叫（）。
*A. 专家系统A．专家系统B. 机器学习(正确答案)C. 神经网络D. 模式识别5.如下属于机器学习应用的包括（）。
*A．自动计算, 通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)A. 自动计算，通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)A．自动计算，通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)B．文字识别, 如通过 OCR 快速获得的图像中出汉字, 保存为文本C．语音输入, 通过话筒将讲话内容转成文本D．麦克风阵列, 如利用灵云该技术实现远场语音交互的电视6.对于神经网络模型, 当样本足够多时, 少量输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对模型的输入-输出映射关系影响很小, 这属于（）。
*A. 泛化能力A．泛化能力B. 容错能力(正确答案)C. 搜索能力D. 非线性映射能力7.下列选项不属于机器学习研究内容的是（） *A. 学习机理A．学习机理B. 自动控制(正确答案)C. 学习方法D. 计算机存储系统8.机器学习的经典定义是: （） *A.利用技术进步改善系统自身性能A. 利用技术进步改善系统自身性能B.利用技术进步改善人的能力C.利用经验改善系统自身的性能(正确答案)D.利用经验改善人的能力9.研究某超市销售记录数据后发现, 买啤酒的人很大概率也会购买尿布, 这种属于数据挖掘的那类问题（）。
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10.1 简介
• 学习规则集合的一种办法是首先学习决策树，然后将此树转换为 一个等效的规则集合。 • 另一种方法是遗传算法，它用位串编码每个规则集合，然后用遗 传搜索算子来探索整个假设空间。
10.1 简介（续1）
• 本章直接学习规则集合。首先，它们可学习包含变量的一阶规则 集合，这一点很重要，因为一阶子句的表达能力比命题规则要强 得多。其次，这里讨论的算法使用序列覆盖算法，一次学习一个 规则，以递增的方式形成最终的规则集合。 • 介绍一个可以学习规则集合的通用算法，可被看作是从样例中自 动推导出PROLOG程序的算法。
10.2 序列覆盖算法（续1）
• 算法被称为序列覆盖算法是因为它按次序学习到一组规则，它们 共同覆盖了全部正例。最终的规则集可被排序，这样分类新实例 时可先应用精度最高的规则。 • 序列覆盖算法是广泛使用的学习析取规则集算法的其中之一。它 将学习析取规则集的问题化简为一系列更简单的问题，每个子问 题只需学习单个合取规则。 • 由于它执行的是一种贪婪搜索，形成序列化的规则且没有回溯， 所以它不能保证找到能覆盖样例的最小的或最佳的规则。
3 更新Candidate_hypothesis Candidate_hypothesis ←New_Candidate_hypothesis中k个最佳成员，按照PERFORMANCE 度量 返回一个如下形式的规则 “如果Best_hypothesis，则prediction” 其中，prediction为在与Best_hypothesis匹配的Examples中的最频繁的Target_attribute值 PERFORMANCE(h, Examples, Target_attribute) h_examples ←与h匹配的Examples子集 返回Entropy(h_examples).其中Entropy是关于Target_attribute的熵
10.2.1 一般到特殊的柱状搜索 （续2）
• • • • • • LEARN_ONE_RULE的一种实现是一般到特殊柱状搜索 LEARN_ONE_RUቤተ መጻሕፍቲ ባይዱE(Target_attribute, Attributes, Examples, k) 返回一个覆盖若干样例的规则。实施一般到特殊贪婪柱状搜索以得到最佳规则， 由PERFORMANCE度量来引导 初始化Best_hypothesis为最一般的假设Ф 初始化Candidate_hypothesis为集合{Best_hypothesis} 当Candidate_hypothesis不空，做以下操作： 1 生成紧邻更特殊的侯选假设 All_constraints ←所有形式为（a=v）的约束集合，a为Attributes的成员，而v为 出现在当前Examples集合中的a值 New_candidate_hypothesis ←对Candidate_hypothesis中的每个h 对All_constraints中每个c 通过加入约束c创建一个h的特化式 从New_candidate_hypothesis中移去任意重复的、不一致的或非极大特殊化的假 设
10.2.2 几种变型
• 序列覆盖算法以及LEARN_ONE_RULE算法可学习if-then规则集 以覆盖训练样例。该途径有多种变型。 • 比如某些情况下可能希望程序只学习覆盖正例的规则，并且对该 规则没有覆盖的实例“默认”地赋予其反例分类。比如，这种方 法适用于学习目标概念“可能怀有双胞胎的孕妇”。 • 在这种情况下，正例在整个群体中所占比例很小，所以规则集如 果只标定正例的类别，而对所有其他样例默认为反例，规则集会 简洁易懂。 • 这一方法对应于PROLOG中的“失败否定”策略。其中不能证明 为真的表达式都默认为假。
10.3 学习规则集：小结（续1）
• 还要考虑指引LEARN-ONE-RULE的搜索方向的规则性能 （PERFORMANCE）的定义。常用的评估函数包括： • 相对频率（relative frequency）：令n代表规则所匹配的样例数 目，令nc代表其中它能正确分类的数目。规则性能的相对频率 估计为： nc ／n • 精度的m-估计（m-estimate of accuracy）：该精度估计偏向于 规则所期望的默认精度。它在数据比较缺乏且规则必须在很少 的样例上评估时常用。令p为从整个数据集中随机抽取的样例与 该规则赋予的分类相同的先验概率，令m为权，或称对此先验 概率p进行加权的等效样例数目。对规则精度的m-估计为： (nc +mp)/(n+m)
10.3 学习规则集：小结
• 第一，序列覆盖算法每次学习一个规则，移去覆盖的样例后在剩 余样例上重复这一过程。相反，如ID3那样的决策树算法使用单 个搜索过程来搜索可接受的搜索树，每一个并行学习多个析取项 的集合。 • 第二，在于LEARN-ONE-RULE搜索的方向。在上面的搜索算法 中，搜索是从一般到特殊的。而FIND-S是从特殊到一般的。从一 般到特殊搜索的一个优点是只有一个极大一般假设可作为搜索起 点，而在多数假设空间中有很多特殊假设。 • 第三，LEARN-ONE-RULE是一个生成再测试（generate then test） 搜索，范围为所有合法的假设；还是一个样例驱动（exampledriven）搜索，以使训练样例个体约束假设的生成。 • 第四，是否需要对规则进行后修剪以及怎样后修剪。
2.1 一般到特殊的柱状搜索 （续3）
2 更新Best_hypothesis 对New_candidate_hypothesis中所有h做以下操作 如果PERFORMANCE(h, Examples, Target_attribute)> PERFORMANCE(Best_hypothesis, Examples, Target_attribute) 则Best_hypothesis ←h
10.2 序列覆盖算法（续2）
• 学习析取的规则集的序列覆盖算法 • SEQUENTIAL-COVERING(Target_attribute, Attributes, Examples, Threshold) • Learned_rules←{} • Rule←LEARN_ONE_RULE(Target_attribute, Attributes, Examples) • 当PERFORMANCE(Rule, Examples) > Threshold，做：
10.4.1 一阶Horn子句
• 考虑一个学习任务，目标概念很简单，即Daughter(x,y)定义在所 有的人x和y上。 • 假定每个人被描述为属性Name, Mother, Father，Male和Female。 因此每个训练样例将包含用这些属性描述的两个人以及目标属性 Daughter的值。 • 命题表示法不能描述属性值之间的实质关系。如： • IF Father(y,x) AND Female(y), THEN Dayghter(x,y) • 当一个变量只在前件中出现时，假定它是被存在量化 （existentially quantified）的，即只要存在该变量的一个约束能 满足对应的文字，那么规则前件就满足。 • 还可能在规则的后件和前件中使用相同的谓词描述递归的规则。
第10章 学习规则集合
• • • • • • • • 简介 序列覆盖算法 学习规则集：小结 学习一阶规则 学习一阶规则集：FOIL 作为逆演绎的归纳 逆归纳 小结和补充读物
第10章 学习规则集合（续1）
• 对学习到的假设，最具有表征力的和最能为人类所理解的表示方 法之一是if-then规则的集合。 • 其中重要的一种是学习包含变量的规则集合，或称为一阶Horn子 句集合。 • 由于一阶Horn子句集合可被解释为逻辑编程语言PROLOG中的程 序，学习的过程经常被称为归纳逻辑编程（ILP）。 • 问题：概念学习和决策树学习的是一阶谓词逻辑吗？是命题逻辑 吗？
10.2.1 一般到特殊的柱状搜索 （续1）
If THEN PlayTennis=yes
If Wind=weak THEN PlayTennis=yes If Wind=strong THEN PlayTennis=no … If Humidity=high THEN PlayTennis=no If Humidity=normal THEN PlayTennis=yes
– Learned_rules ←Learned_rules+Rule – Examples ←Examples-{被Rule正确分类的样例} – Rule ←LEARN_ONE_RULE(Target_attribute, Attributes, Examples) Learned_rules ←按照在Examples上的PERFORMANCE排序的 Learned_rules
• 返回Learned_rules
10.2.1 一般到特殊的柱状搜索
• 在函数LEARN_ONE_RULE()中采取一般到特殊的柱状搜索。 • 为了减小做出次优选择的风险，算法可被扩展为一种柱状搜索 （beam search），即每一步算法保留k个最佳候选的列表，在每一 搜索步对这k个最佳候选生成分支（特化）,并且结果集再被消减 至k个最可能成员。 • 柱状搜索跟踪当前最高分值假设的最有希望的替代者，以使每一 步中它们的所有后继都被考虑到。 • 该一般到特殊柱状搜索用于CN2程序。
10.1 简介（续2）
• 作为一阶规则集合的例子，考虑以下两个规则，它们共同描述了 目标概念Ancestor。这里使用谓词Parent(x, y)表示y是x的父亲或母 亲，而谓词Ancestor(x, y)表示y是x的任意代的祖先。 • If Parent(x,y) THEN Ancestor(x, y) • If Parent(x, z) ∧ Ancestor(z, y) THEN Ancestor(x, y) • 以上两个规则很紧凑地描述了一个递归函数，它很难用决策树或 其他的命题的方法来表示。 • 为说明一阶规则强大的表示能力，可以考虑通用的编程语言 PROLOG。 • 问题：PROLOG是什么？