(含答案)机器学习第一阶段练习题

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(含答案)机器学习第一阶段测试题

机器学习第一阶段测试题一、选择题1.以下带佩亚诺余项的泰勒展开式错误的一项是（D）A.)x (o x !x !x e x 33231211++++= B.)x (o x *x x arcsin 33321++=C.)x (o x !x !x x sin 5535131++-= D.)x (o x !x !x cos 44241211+-+=分析：)x (o x !x !x cos 44241211++-=2.以下关于凸优化的说法错误的一项是（C ）A.集合C 任意两点间线段均在集合C 内，则C 为凸集B.集合C 的凸包是能够包含C 的最小凸集C.多面体不一定是凸集D.线性变换能保持原集合的凸性分析：多面体是指有限半空间和超平面的交集，多面体一定是凸集3.以下说法错误的一项是（C ）A.当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解B.进行PCA 降维时需要计算协方差矩阵C.沿负梯度下降的方向一定是最优的方向D.利用拉格朗日函数能解带约束的优化问题分析：沿负梯度方向是函数值下降最快的方向但不一定是最优方向4.K-means 无法聚以下哪种形状样本？（）A.圆形分布B.螺旋分布C.带状分布D.凸多边形分布分析：基于距离的聚类算法不能聚非凸形状的样本，因此选B5.若X 1,X 2,...X n 独立同分布于(2σ,μ)，以下说法错误的是（C ）A.若前n 个随机变量的均值，对于任意整数ε，有：B.随机变量的收敛到标准正态分布C.随机变量收敛到正态分布D.样本方差其中样本均值分析：A：大数定理概念；B、C：中心极限定理概念；C 错，应该收敛到正态分布D：样本的统计量公式二、公式推理题1.请写出标准正态分布的概率密度函数、期望、以及方差分析：概率密度函数：2221x e π)x (f -=；期望：0=)x (E ；方差：1=)x (D 2.请根据表中的分类结果混淆矩阵给出查准率（准确率）P 和查全率（召回率）R 的计算公式真实情况预测结果正例反例正例TP（真正例）FN（假反例）反例FP（假正例）TN（真反例）分析：FP TP TP P +=，NF TP TP R +=三、简答题1.求函数y ln x )y ,x (f 32+=的梯度向量分析：)y)y ,x (f ,x )y ,x (f ()y ,x (f ∂∂∂∂=∇，所以答案为（2x,3/y）∑==n i i n X n Y 111=<-∞→}ε|μY {|P lim n n σn μn X Y n i i n -=∑=1∑==n i i n X Y 1)σ,μ(N 2∑=--=n i i )X X (n S 1211)σn ,μn (N 2∑==n i i X n X 112.列举你知道的无约束最优化方法（至少三个），并选一种方法进行详细介绍分析：梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法...（介绍略）3.请简要叙述正则化项中的L1和L2方法分析：1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。

机器学习考试题目及答案

机器学习考试题目答案1.简描述机器学习概念？TomMitCheI1："对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习J 我们遇到的大部分事情一般包括分类问题与回归问题。

如房价的预测，股价的预测等属于分类问题。

一般的处理过程是：首先，1）获取数据；2）提取最能体现数据的特征；3）利用算法建模；4）将建立的模型用于预测。

如人脸识别系统，首先我们获取到一堆人脸照片，首先，对数据进行预处理，然后提取人脸特征，最后用算法如SVM或者NN等。

这样，我们就建立了一个人脸识别系统，当输入一张人脸，我们就知道这张面孔是否在系统中。

这就是机器学习的整个流程，其次还包括寻找最优参数等。

机器学习主要分为：监督学习：数据集是有标签的，大部分机器学习模型都属于这一类别，包括线性分类器、支持向量机等等；无监督学习：跟监督学习相反，数据集是完全没有标签的，主要的依据是相似的样本在数据空间中一般距离是相近的，这样就能通过距离的计算把样本分类,这样就完全不需要IabeI,比如著名的kmeans算法就是无监督学习应用最广泛的算法；半监督学习：半监督学习一般针对的问题是数据量超级大但是有标签数据很少或者说标签数据的获取很难很贵的情况，训练的时候有一部分是有标签的而有一部分是没有的；强化学习：一直激励学习的方式，通过激励函数来让模型不断根据遇到的情况做出调整；2.循环神经网络的基本原理？RNNS的目的是用来处理序列数据。

在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。

但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。

RNNS之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。

具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

机器学习知到章节答案智慧树2023年三亚学院

机器学习知到章节测试答案智慧树2023年最新三亚学院第一章测试1.下面哪句话是正确的（）参考答案:增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差2.评估模型之后，得出模型存在偏差，下列哪种方法可能解决这一问题（）参考答案:向模型中增加更多的特征3.以垃圾微信识别为例，Tom Mitchell的机器学习的定义中，任务T是什么？（）参考答案:T是识别4.如何在监督式学习中使用聚类算法（）？参考答案:在应用监督式学习算法之前，可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征;首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法5.想要训练一个ML模型，样本数量有100万个，特征维度是5000，面对如此大数据，如何有效地训练模型（）？参考答案:对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型;使用PCA算法减少特征维度;尝试使用在线机器学习算法6.机器学习兴起于（）。

参考答案:1990年;1980年7.监督学习包括是（）。

参考答案:分类;回归8.机器学习可以对电子商务产品评价进行好评与差评分类。

（）参考答案:对9.机器学习必备知识包括数学基础、心理学基础、算法设计基础、商业模式基础。

（）参考答案:错10.机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖____、____、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

参考答案:null第二章测试1.关于k-NN算法，以下哪个选项是正确的？参考答案:可用于分类和回归2.k-NN算法在测试时间而不是训练时间上进行了更多的计算。

参考答案:对3.假设算法是k最近邻算法，在下面的图像中，____将是k的最佳值。

参考答案:104.一个kNN分类器，该分类器在训练数据上获得100％的准确性。

而在客户端上部署此模型时，发现该模型根本不准确。

以下哪项可能出错了？注意：模型已成功部署，除了模型性能外，在客户端没有发现任何技术问题参考答案:可能是模型过拟合5.以下是针对k-NN算法给出的两条陈述，其中哪一条是真的？1、我们可以借助交叉验证来选择k的最优值2、欧氏距离对每个特征一视同仁参考答案:1和26.你给出了以下2条语句，发现在k-NN情况下哪个选项是正确的？1、如果k的值非常大，我们可以将其他类别的点包括到邻域中。

机器学习课后习题答案

第二章模型评估与选择1.数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。

一个组合问题，从500500正反例中分别选出150150正反例用于留出法评估，所以可能取法应该是(C 500150)2。

2.数据集包含100个样本，其中正反例各一半，假定学习算法所产生的模型是将新样本预测为训练样本数较多的类别（训练样本数相同时进行随机猜测），试给出用10折交叉验证法和留一法分别对错误率进行评估所得的结果。

10折交叉检验：由于每次训练样本中正反例数目一样，所以讲结果判断为正反例的概率也是一样的，所以错误率的期望是5050%。

留一法：如果留下的是正例，训练样本中反例的数目比正例多一个，所以留出的样本会被判断是反例；同理，留出的是反例，则会被判断成正例，所以错误率是100%。

3.若学习器A 的F1值比学习器B 高，试析A 的BEP 值是否也比B 高。

4.试述真正例率（TPR ）、假正例率（FPR ）与查准率（P ）、查全率（R ）之间的联系。

查全率: 真实正例被预测为正例的比例真正例率: 真实正例被预测为正例的比例显然查全率与真正例率是相等的。

查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例假正例率: 真实反例被预测为正例的比例两者并没有直接的数值关系。

第一章绪论（略）机器学习（周志华）参考答案9.试述卡方检验过程。

第三章线性模型2.试证明，对于参数w，对率回归（logistics回归）的目标函数（式1）是非凸的，但其对数似然函数（式2）是凸的。

如果一个多元函数是凸的，那么它的Hessian矩阵是半正定的。

3.编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果/icefire_tyh/article/details/520688444.选择两个UCI数据集，比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率。

/icefire_tyh/article/details/520689005.编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0α上的结果。

人工智能初级认证(机器学习)试题及答案

人工智能初级认证(机器学习)试题及答案
1. 介绍
本文档为人工智能初级认证(机器研究)试题及答案，旨在帮助考生准备和复相关内容。

以下是试题及答案的详细内容。

2. 试题及答案
2.1 选择题
1. 什么是机器研究？
- (A) 一种人工智能的分支领域
- (B) 一种计算机编程语言
- (C) 一种图像处理技术
- (D) 一种机械设计原理
正确答案：(A)
2. 在机器研究中，监督研究是指什么？
- (A) 通过观察输入和输出样本对模型进行训练- (B) 通过自主发现模式对模型进行训练
- (C) 通过基于规则的推理对模型进行训练
- (D) 通过随机试错对模型进行训练
正确答案：(A)
3. 机器研究的主要任务之一是什么？
- (A) 数据处理和可视化
- (B) 模型选择和优化
- (C) 特征提取和选择
- (D) 性能评估和验证
正确答案：(B)
2.2 简答题
1. 请简要解释什么是过拟合？
过拟合指的是模型在训练集上表现良好，但在未知数据集上表现不佳的情况。

过拟合通常是因为模型过于复杂，过度适应了训练集中的噪声和异常值，导致泛化能力下降。

2. 请列举至少两种常见的机器研究算法。

- (1) 线性回归：用于建立线性关系模型，预测一个连续变量。

- (2) 决策树：通过不断划分特征空间，构建一个树形模型。

3. 总结
本文档提供了人工智能初级认证(机器学习)试题及答案，包括选择题和简答题。

考生可以通过复习这些内容来更好地准备考试。

祝您成功！。

2019大数据机器学习答案1

1:感知机学习算法原始形式迭代是________的。

A震荡B发散C约束D收敛A B C D•答案：D•正确2:机器学习的理论基础是__________A统计论B概率论C计算学习理论D推断论A B C D•答案：C•错误3:PR曲线中P代表的是__________A预测出正例的保证性B预测出正例的正确率A B•答案：B•错误4:支持向量机的学习策略是__________A间隔最小化B间隔最大化C间隔平均化D间隔随机化A B C D•答案：B•正确5:模型复杂度越大，训练误差__________ ，测试误差__________A增大减小B增大增大C减小增大D 减小减小A B C D•答案：C•错误6:多维缩放的主要特点有_______种A 2B 3C 4D 5A B C D•答案：B•正确7:EM算法的引入是因为概率模型中包含__________A观测变量B隐变量C随机变量D固定值A B C D•答案：B•正确8:神经网络作为一个计算模型的理论是在__________ 年提出的A 1941B 1942C 1943D 1944A B C D•答案：C•正确9:介绍了__________种自适应学习率算法A 3B 4C 5D 6A B C D•答案：A•错误10:概率图推断方法可以被分为__________ 类A 2B 3C 4D 5A B C D•答案：A•错误11:概率模型是一种将学习任务归结于计算变量的概率分布的描述框架A:对B:错•答案：A•正确12:没有免费的午餐定理原理称为“如无必要，勿增实体”。

A:对B:错•答案：B•错误13:神经网络的全称是人工神经网络A:对B:错•答案：A•正确14:流形学习可被用于可视化A:对B:错•答案：A•正确15:所有可能概念或模型的集合称为假设类A:对B:错•答案：B•错误16:机器学习方法三要素为__________A模型B策略C空间D算法A B C D•答案：ABD•正确17:隐马尔可夫模型的的三个基本问题__________A概率计算问题B迭代尺度问题C模型学习问题D预测问题A B C D•答案：ABD•错误18:贝叶斯网络是由__________ 结合而成的描述多元统计关系模型A图论B空间论C逼近论D概率论A B C D•答案：AD•正确19:监督学习方法分为__________A预测方法B生成方法C判别方法D总结方法A B C D•答案：BC•错误20:精确推断法主要包括__________A变量消去法B信念传播法C MCMC采样D变分推断法A B C D•答案：AB•错误。

人工智能工程师(机器学习)试题及答案

人工智能工程师(机器学习)试题及答案1. 请解释机器研究是什么以及它在人工智能领域中的作用。

机器研究是一种人工智能分支，旨在使计算机系统能够通过从数据中研究和自动推断来改善性能。

它通过训练模型来识别和理解模式，并基于这些模式做出预测或做出决策。

在人工智能领域中，机器研究为解决复杂的问题提供了一种有效的方式，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等。

2. 请简述监督研究和无监督研究的区别。

3. 请列举几个常用的机器研究算法，并简要描述它们的应用领域。

- 线性回归：应用于预测数值型结果的问题，如房价预测。

- 逻辑回归：常用于分类问题，如垃圾邮件过滤。

- 决策树：用于处理分类和回归问题，如客户信用评级。

- 支持向量机：适用于二元分类问题，例如图像分类和文本分类。

- 随机森林：可用于分类和回归问题，如医学诊断和股票市场预测。

- 集成研究：通过结合多个研究器来提高性能，如AdaBoost、Bagging等。

- 深度研究：用于复杂的模式识别和自然语言处理问题，如图像和语音识别。

4. 请解释过拟合和欠拟合，并提供避免过拟合的方法。

避免过拟合的方法包括：- 使用正则化技术，如L1或L2正则化，以减小模型复杂度。

- 使用交叉验证来选择合适的超参数和模型结构。

5. 请解释ROC曲线和AUC的含义，并说明它们在评估分类模型性能时的作用。

ROC曲线是一种用于评估二元分类模型的性能的可视化工具。

它以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴，绘制了分类模型在不同阈值下的表现。

ROC曲线越接近左上角，模型的性能越好。

AUC（Area Under the Curve）是ROC曲线下的面积，用于衡量二元分类模型的整体性能。

AUC值越接近1，模型的性能越好；而AUC值越接近0.5，模型的性能越差。

6. 请解释交叉验证是什么，以及其在机器研究中的作用。

机器学习原理及应用练习题答案

第一章机器学习概述1.机器学习研究什么问题，构建一个完整的机器学习算法需要哪些要素？机器学习主要研究如何选择统计学习模型，从大量已有数据中学习特定经验。

构建一个完整的机器学习算法需要三个方面的要素，分别是数据，模型，性能度量准则。

2.可以生成新数据的模型是什么，请举出几个例子可以生成新数据的模型是生成模型，典型的生成模型有朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、生成对抗网络等。

3.监督学习、半监督学习和无监督学习是什么，降维和聚类属于哪一种？监督学习是指样本集合中包含标签的机器学习，无监督学习是无标签的机器学习，而半监督学习介于二者之间。

降维和聚类是无监督学习。

4.过拟合和欠拟合会导致什么后果，应该怎样避免？过拟合导致模型泛化能力弱，发生明显的预测错误，往往是由于数据量太少或模型太复杂导致，通过增加训练数据量，对模型进行裁剪，正则化的方式来缓解。

而欠拟合则会导致模型不能对数据进行很好地拟合，通常是由于模型本身不能对训练集进行拟合或者训练迭代次数太少，解决方法是对模型进行改进，设计新的模型重新训练，增加训练过程的迭代次数。

5.什么是正则化，L1正则化与L2正则化有什么区别？正则化是一种抑制模型复杂度的方法。

L1正则化能够以较大概率获得稀疏解，起到特征选择的作用，并且可能得到不止一个最优解。

L2正则化相比前者获得稀疏解的概率小的多，但得到的解更加平滑。

第二章逻辑回归与最大熵模型1.逻辑回归模型解决（B ）A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.推理问题2.逻辑回归属于（B ）回归A.概率性线性B.概率性非线性C.非概率性线性D.非概率性非线性3.逻辑回归不能实现（D ）A.二分类B.多分类C.分类预测D.非线性回归4.下列关于最大熵模型的表述错误的是（B ）A.最大熵模型是基于熵值越大模型越稳定的假设B.最大熵模型使用最大熵原理中一般意义上的熵建模以此缩小模型假设空间C.通过定义最大熵模型的参数可以实现与多分类逻辑回归相同的作用D.最大熵模型是一种分类算法5.下列关于模型评价指标的表述错误的是（C ）A.准确率、精确率、召回率以及AUC均是建立在混淆矩阵的基础上B.在样本不平衡的条件下准确率并不能作为很好的指标来衡量结果C.准确率表示所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率D.一般来说，置信度阈值越高，召回率越低，而精确率越高6.简述逻辑回归的原理。

（完整word版）机器学习练习题与答案

（完整word版）机器学习练习题与答案《机器学习》练习题与解答1.⼩刚去应聘某互联⽹公司的算法⼯程师，⾯试官问他“回归和分类有什么相同点和不同点”，他说了以下⾔论，请逐条判断是否准确。

1）回归和分类都是有监督学习问题[单选题] [必答题]○对○错参考答案：对。

解析：这道题只有⼀个同学做错。

本题考察有监督学习的概念。

有监督学习是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。

有监督学习和⽆监督学习的区别是：机器学习算法的图谱如下：在回归问题中，标签是连续值；在分类问题中，标签是离散值。

具体差别请看周志华《机器学习》书中的例⼦，⼀看便懂：2.背景同上题。

请判断2）回归问题和分类问题都有可能发⽣过拟合 [单选题] [必答题]○对○错答案：对解析：这题有两个同学做错。

过拟合的英⽂名称是 Over-fitting(过拟合)。

为了说清楚“过”拟合，⾸先说⼀下“拟合”【拟合的⼏何意义】：从⼏何意义上讲，拟合是给定了空间中的⼀些点，找到⼀个已知形式未知参数的连续曲线或曲⾯来最⼤限度地逼近这些点。

⼀个直观的例⼦，是下⾯的电阻和温度的例⼦。

我们知道在物理学中，电阻和温度是线性的关系，也就是R=at+b。

现在我们有⼀系列关于“温度”和“电阻”的测量值。

⼀个最简单的思路，取两组测量值，解⼀个线性⽅程组，就可以求出系数a、b了！但是理想是丰满的，现实是残酷的！由于测量误差等的存在，我们每次测量得到的温度值和电阻值都是有误差的！因此，为了提⾼测量精度，我们会测量多次，得到多组的值，这样就相当于得到⼆维平⾯上的多个点，我们的⽬标是寻找⼀条直线，让这条直线尽可能地接近各个测量得到的点。

拟合的数学意义：在数学的意义上，所谓拟合(fit)是指已知某函数的若⼲离散函数值{f1,f2,…,fn}（未必都是准确值，有个别可能是近似甚⾄错误值），通过调整该函数中若⼲待定系数f(λ1, λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最⼩⼆乘意义)最⼩。

机器学习期末测试练习题1

1、给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于（）A.强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习正确答案：C2、机器学习进行的第一步是（）A.数据收集B.特征提取C.交叉验证D.模型训练正确答案：B3、一般来说，在机器学习中，用计算机处理一幅的图像，维度是：A.上万维B.二维C.三维D.一维正确答案：A4、在讲解“没有免费午餐定理”的时候，我们假设以上每一种情况出现的概率相同，请问这样的假设是基于如下哪种经验？A.实践经验B.无经验C.常识经验D.学习经验正确答案：B二、多选题1、在本课程中，我们把机器学习分成了哪几类？A.自监督学习B.传统监督学习C.无监督学习D.半监督学习正确答案：B、C、D2、以下哪些算法是非显著式编程？A.编程实现扫地机器人的路径规划B.编程判断医疗CT片中的病变区域C.编程统计一个地区的GDPD.编程求解棋盘上的八皇后问题正确答案：A、B3、下面哪几种机器学习的分类，完全不需要人工标注数据？A.半监督学习B.强化学习C.无监督学习D.监督学习正确答案：B、C4、以下哪些算法是无监督学习算法?A.空间聚类B.主成分分析C.支持向量机D.Q-LEARNING正确答案：A、B5、以下哪些算法是监督学习算法?A.人工神经网络B.高斯混合模型概率密度估计C.ACTOR-CRITIC 算法D.支持向量机正确答案：A、D6、机器学习中E、T、P分别表示：A.Performance MeasureB.TaskC.PerformanceD.Experience正确答案：A、B、D。

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。

(含答案)机器学习第一阶段练习题

机器学习第一阶段练习题一、选择题1. 以下三阶泰勒展开式错误的一项是（B ）A. 3231211x !x !x e x+++= B. 3231211x x x )x ln(++=+ C. 331x !x x sin -= D. 321x x x x-11+++= 分析：3231211x x -x )x ln(+=+ 2. 以下不属于凸函数一项的是（D ）A. y=-log xB. y=x log xC. y=||x||pD. y=e ax分析：a 应该限定取值范围：a ≥1或a ≤03. 以下说法错误的一项是（C ）A. 负梯度方向是使函数值下降最快的方向B. 当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解C. 梯度下降法比牛顿法收敛速度快D. 拟牛顿法不需要计算Hesse 矩阵分析：牛顿法需要二阶求导，梯度下降法只需一阶，因此牛顿法比梯度下降法更快收敛4. 一般，k-NN 最近邻方法在（B ）的情况下效果较好A. 样本较多但典型性不好B. 样本较少但典型性好C. 样本呈团状分布D. 样本呈链状分布分析：k 近邻算法对较多且典型不好的，团状，链状的样本不具有太大的优势5. 机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是？（A ）A. 使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到平滑的权值B. 使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到平滑的权值C 使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到稀疏的权值D.使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到稀疏的权值分析：L1正则化偏向于稀疏，它会自动进行特征选择，去掉一些没用的特征，也就是将这些特征对应的权重置为0。

L2主要功能是为了防止过拟合，当要求参数越小时，说明模型越简单，而模型越简单则，越趋向于平滑，从而防止过拟合。

二、公式推理题1. 请写出通过条件概率公式和全概率公式推出贝叶斯公式的过程分析：条件概率：)A (P )AB (P )A |B (P )B (P )AB (P )B |A (P ==，全概率：∑=ii i)B (P )B |A (P )A (P 贝叶斯公式：∑=jjj i i i )B (P )B |A (P )B (P )B |A (P )A |B (P 2. 请写出正态分布的概率密度函数、期望、以及方差分析：概率密度函数：021222>=--σ,e σπ)x (f σ)μx (；期望：μ)x (E =；方差：2σ)x (D =三、简答题1. 求函数R x ,x )x (f x∈=的最小值分析：令,x t x =两边取对数：,x ln x lnt =两边对t 求导：,x *x x ln 't *t 11+= 令t ’=0：10-==+e x ,1 lnx 那么：，则e e t 1-=即为f(x)最小值。

机器学习试卷试题及答案

机器学习试题（一共30题，标有下划线的，如34，3_2,只用选择其中一题）1 .在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（C）Ver-fitting）中影响最大？A.多项式阶数B.更新权重W时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降C,使用常数项2 .假设你有以下数据：输入和输出都只有一个变量。

使用线性回归模型（y=wx+b）来拟合数据。

那么使用留一法（1eave-OneOut）交叉验证得到的均方误差是多少？A. 10/27B. 39/27C. 49/27D. 55/273_1.下列关于极大似然估计（MaXimUm1ike1ihoodEstimate,M1E）,说法正确的是（多选）？A. M1E可能并不存在B. M1E总是存在C.如果M1E存在，那么它的解可能不是唯一的D.如果M1E存在，那么它的解一定是唯一的3_2.下列哪些假设是我们推导线性回归参数时遵循的（多选）？AX与Y有线性关系（多项式关系）B.模型误差在统计学上是独立的C,误差一般服从O均值和固定标准差的正态分布D.X是非随机且测量没有误差的4_1.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4_2,一般来说，下列哪种方法常用来预测连续独立变量？A.线性回归B.逻辑回顾C,线性回归和逻辑回归都行D.以上说法都不对5.个人健康和年龄的相关系数是-1.09o根据这个你可以告诉医生哪个结论？A.年龄是健康程度很好的预测器B.年龄是健康程度很糟的预测器C.以上说法都不对6.下列哪一种偏移，是我们在最小二乘直线拟合的情况下使用的？图中横坐标是输入X,纵坐标是输出Y overtica1offsetsperpendicu1aroffsetsA,垂直偏移(vertica1offsets)B.垂向偏移（perpendicu1aroffsets）C,两种偏移都可以D.以上说法都不对7 .假如我们利用Y是X的3阶多项式产生一些数据（3阶多项式能很好地拟合数据）。

机器学习复习题及答案

一、单选题1、下列哪位是人工智能之父？（）A.Marniv Lee MinskyB.HerbertA.SimonC.Allen NewellD.John Clifford Shaw正确答案：A2、根据王珏的理解，下列不属于对问题空间W的统计描述是（）。

A.一致性假设B.划分C.泛化能力D.学习能力正确答案：D3、下列描述无监督学习错误的是（）。

A.无标签B.核心是聚类C.不需要降维D.具有很好的解释性正确答案：C4、下列描述有监督学习错误的是（）。

A.有标签B.核心是分类C.所有数据都相互独立分布D.分类原因不透明正确答案：C5、下列哪种归纳学习采用符号表示方式？（）A. 经验归纳学习B.遗传算法C.联接学习D.强化学习正确答案：A6、混淆矩阵的假正是指（）。

A.模型预测为正的正样本B.模型预测为正的负样本C.模型预测为负的正样本D.模型预测为负的负样本正确答案：B7、混淆矩阵的真负率公式是为（）。

A.TP/(TP+FN)B.FP/(FP+TN)C.FN/(TP+FN)D.TN/(TN+FP)正确答案：D8、混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，准确率是（）。

A.1/4B.1/2C.4/7D.4/6正确答案：B9、混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，精确率是（）。

A.1/4B.1/2C.4/7D.2/3正确答案：C10、混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，召回率是（）。

A.1/4B.1/2C.4/7D.2/3正确答案：D11、混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，F1-score是（）。

A.4/13B.8/13C.4/7D.2/30.00/2.00正确答案：B12、EM算法的E和M指什么？（）A.Expectation-MaximumB.Expect-MaximumC.Extra-MaximumD.Extra-Max正确答案：A13、EM算法的核心思想是？（）A.通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标。

机器学习(慕课版)习题答案全集

机器学习（慕课版）习题答案目录第一章机器学习概述 (2)第二章机器学习基本方法 (5)第三章决策树与分类算法 (9)第四章聚类分析 (13)第五章文本分析 (17)第六章神经网络 (22)第七章贝叶斯网络 (26)第八章支持向量机 (31)第九章进化计算 (32)第十章分布式机器学习 (34)第十一章深度学习 (35)第十二章高级深度学习 (37)第十三章推荐系统 (39)第一章机器学习概述1.机器学习的发展历史上有哪些主要事件？机器学习发展分为知识推理期、知识工程期、浅层知识期和深度学习几个阶段，可从几个阶段选择主要历史事件作答。

2.机器学习有哪些主要的流派?它们分别有什么贡献？符号主义：专家系统、知识工程贝叶斯派：情感分类、自动驾驶、垃圾邮件过滤联结主义：神经网络进化主义：遗传算法行为类推主义3.讨论机器学习与人工智能的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题4.讨论机器学习与数据挖掘的关系数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏、有用的、正确的知识促进决策的执行。

数据挖掘的很多算法都来自于机器学习，并在实际应用中进行优化。

机器学习最近几年也逐渐跳出实验室，解决从实际的数据中学习模式，解决实际问题。

数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术5.讨论机器学习与数据科学、大数据分析等概念的关系数据科学主要包括两个方面：用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据。

前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域；后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。

大数据分析即是后者的一个部分。

一般使用机器学习这个工具做大数据的分析工作，也就是说机器学习是我们做大数据分析的一个比较好用的工具，但是大数据分析的工具并不止机器学习，机器学习也并不只能做大数据分析6.机器学习有哪些常用的应用领域?请举例说明其应用艺术创作、金融领域、医疗领域、自然语言处理、网络安全、工业领域、娱乐行业。

Python 机器学习练习题及答案

Python 机器学习练习题及答案Python 机器学习是近年来备受关注的领域，它结合了Python语言的灵活性和机器学习算法的强大功能，为实现各种智能应用提供了广阔的可能性。

为了帮助大家更好地掌握Python机器学习，下面将提供一些练习题及其答案，希望能对你的学习有所帮助。

1. 练习题：线性回归假设有一个数据集，其中包含了房屋的面积和价格的数据，如何通过线性回归模型预测给定面积的房屋的价格呢？请使用Python代码实现。

解答：```pythonimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 定义训练数据集X_train = np.array([[100], [200], [300], [400], [500]]) # 房屋的面积y_train = np.array([[150], [250], [350], [450], [550]]) # 房屋的价格# 创建线性回归模型model = LinearRegression()# 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 预测房屋价格X_test = np.array([[250]])predicted_price = model.predict(X_test)print(predicted_price)```2. 练习题：朴素贝叶斯分类器假设有一个数据集，其中包含了若干电子邮件和它们对应的标签（垃圾邮件或非垃圾邮件），如何通过朴素贝叶斯分类器对新的电子邮件进行分类呢？请使用Python代码实现。

解答：```pythonfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNB# 定义训练数据集X_train = ['This is a spam email','This is not a spam email','I am the prince of Nigeria','You have won a lottery prize','This is a test email']y_train = ['spam', 'not spam', 'spam', 'spam', 'not spam']# 创建词袋模型count_vectorizer = CountVectorizer()# 将文本数据转换为特征向量X_train_transformed = count_vectorizer.fit_transform(X_train) # 创建朴素贝叶斯分类器model = MultinomialNB()# 训练模型model.fit(X_train_transformed, y_train)# 对新的文本进行分类X_test = ['You have won a prize']X_test_transformed = count_vectorizer.transform(X_test) predicted_label = model.predict(X_test_transformed)print(predicted_label)```3. 练习题：支持向量机假设有一个数据集，其中包含了若干个样本和它们的标签，如何使用支持向量机模型对新的样本进行分类呢？请使用Python代码实现。

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（）。

机器学习课后习题答案

机器学习课后习题答案一、回归问题1. 什么是回归问题？回归问题是指预测一个或多个连续值的问题。

在机器学习中，回归算法通过对已有的输入数据进行学习，建立一个数学模型，用于预测连续型输出变量的取值。

2. 回归问题有哪些常用的评价指标？常用的回归问题评价指标包括：•均方误差（Mean Squared Error，MSE）：计算预测值与真实值之间的差异的均方值。

公式如下：MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2其中，y_pred是预测值，y_true是真实值，n是样本数量。

MSE越小，表示预测值与真实值的拟合程度越好。

•均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：MSE的平方根。

公式如下：RMSE = √MSERMSE与MSE类似，用于评估预测值与真实值之间的差异，但RMSE更为直观。

•平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：计算预测值与真实值之间的绝对差异的均值。

公式如下：MAE = (1/n) * Σ|y_pred - y_true|MAE越小，表示预测值与真实值的差异越小。

3. 请简要介绍线性回归算法的原理。

线性回归是一种基本的回归算法，它通过建立一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。

线性回归的目标是找到最佳拟合直线来最小化预测值与真实值之间的误差。

线性回归算法的原理可以概括如下：1.假设自变量与因变量之间存在线性关系：y = β0 + β1*x1 + β2*x2 + ... + βn*xn + ε其中，y是因变量，x1, x2, …, xn是自变量，β0, β1, β2, …,βn是模型的参数，ε是误差项。

2.最小化误差：通过最小二乘法来确定最优的参数值，使预测值与真实值之间的误差最小化。

3.模型训练和预测：使用已知的训练数据集来训练模型，得到最优的参数值。

然后，可以使用该模型对新的输入数据进行预测。

4. 请简要介绍逻辑回归算法的原理。

机器学习原理及应用习题及答案 (1)[2页]

第一章的题目填空题1、常见的机器学习算法有_________、___________、___________（随意列举三个）答：逻辑回归、最大熵模型、k-近邻模型、决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、降维、聚类、深度学习2、sklearn.model_selection中的train_test_split函数的常见用法为______,______,______,______ = train_test_split(data,target)（填写测试集和训练集名称，配套填写，例如x_train,x_test）答：x_train x_test y_train y_test3、根据机器学习模型是否可用于生成新数据，可以将机器学习模型分为_________和_________。

答：生成模型判别模型4、训练一个机器学习模型往往需要对大量的参数进行反复调试或者搜索，这一过程称为______。

其中在训练之前调整设置的参数，称为_________。

答：调参超参数5、根据样本集合中是否包含标签以及半包含标签的多少，可以将机器学习分为____________、____________和______________。

答：监督学习半监督学习无监督学习判断题1、根据模型预测输出的连续性，可以将机器学习算法适配的问题划分为分类问题和线性问题。

（F）（回归问题）2、决策树属于典型的生成模型。

（F）（判别模型）3、降维、聚类是无监督学习算法（T）4、当我们说模型训练结果过拟合的时候，意思是模型的泛化能力很强（F）（很差）5、训练误差和泛化误差之间的差异越小，说明模型的泛化性能越好。

（T）选择题1、以下属于典型的生成模型的是（D）A、逻辑回归B、支持向量机C、k-近邻算法D、朴素贝叶斯分类器2、以下属于解决模型欠拟合的方法的是（C）A、增加训练数据量B、对模型进行裁剪C、增加训练过程的迭代次数D、正则化3、构建一个完整的机器学习算法需要三个方面的要素，分别是数据、模型、（A）。

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