机器学习期末测试练习题2

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1、在混淆矩阵中,识别率可以表示为()。

A.(TP)/(TP+TN+FP+FN)
B.(TP+FN)/(TP+TN+FP+FN)
C.(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
D.(FP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
正确答案:C
2、若我们用一类对另一类的方法来解决多分类问题,当有K类时,我们需要训练()个支持向量机。

A.K(K-1)/2
B.K-1
C.K
D.K(K+1)/2
正确答案:A
3、如果一个样本空间线性可分,那么,我们能找到()个平面来划分样本。

A.1
B.无数
C.K
D.不确定
正确答案:B
4、w*是原问题f(w)的解,a* 和 b* 是其对偶问题 h(a,b)的解,则对偶距离定义为()。

A.h(a*,b*)-f(w*)
B.f(w*)-h(a*,b*)
C.||f(w*)-h(a*,b*)||
D.|f(w*)-h(a*,b*)|
正确答案:B
5、在混淆矩阵中,系统召回率定义为()。

A.TP/(TP+FN)
B.TN/(FP+TN)
C.TP/(FP+TP)
D.TN/(TP+TN)
正确答案:A
二、多选题
1、当我们利用二分类支持向量机来解决多分类问题是,我们有哪两种策略?()
A.一类对另一类
B.一类对K-1类
C.一类对K类
D.2类对K-2类
正确答案:A、B
2、在利用二分类支持向量机来解决多分类的问题中,为了减少支持向量机的个数,我们可以用()来构建树状结构的多分类模型。

A.强化学习
B.聚类
C.人工神经网络
D.决策树
正确答案:B、D
3、下列对混淆矩阵说法正确的是()。

A.FP:将负样本识别为正样本的数目(概率)
B.FN:将正样本识别为负样本的数目(概率)
C.TP:将正样本识别为正样本的数目(概率)
D.TN:将负样本识别为正样本的数目(概率)
正确答案:A、B、C
4、在二维空间且样本类别只有两类的情况下,训练样本线性可分,满足最优分类直线的三个条件是()。

A.该直线最大化间隔
B.该直线距离支持向量最近
C.该直线分开了两类
D.该直线位于间隔中间,到所有有支持向量相等
正确答案:A、C、D
5、二次规划的定义包括()。

A.标函数和限制条件都是二次项
B.要么无解,要么只有唯一解
C.目标函数是一个二次项
D.限制条件是一次项
正确答案:B、C、D
6、下列属于支持向量机核函数的是()。

A.线性核
B.高斯核
C.卷积核
D.多项式核
正确答案:A、B、D
7、核函数满足的两个条件()。

A.交换性
B.正交性
C.鲁棒性
D.半正定性
正确答案:A、D
8、下列对核函数的说法中,正确的有()。

A.核函数是为了解决映射函数的无限维问题
B.核函数是为了解决在低维空间中线性不可分的情况
C.不需要映射函数的具体形式
D.核函数与映射函数是一一对应的关系
正确答案:A、B、C、D
9、下列对强对偶定理描述正确的是()。

A.原问题的目标函数是凸函数。

B.原问题的解等于对偶问题的解。

C.对偶差距为0。

D.限制条件必须为线性函数。

正确答案:A、B、C
10、下列属于生成模型的有()。

A.支持向量机
B.混合高斯模型
C.隐马尔可夫模型
D.朴素贝叶斯
正确答案:B、C、D
11、下列属于判别模型的有()。

A.SVM
B.多层感知机
C.决策树
D.逻辑递归模型
正确答案:A、B、C、D
三、判断题
1、利用ROC曲线来度量分类模型性能是,曲线越靠近左上角,则模
型分类性能越好。

(√)
2、通过计算模型的对样本识别率,就可以完全确定模型性能的好坏。

(×)
3、在混淆矩阵中,当TP增加(减少)时,FP也会跟增加(减少)。

(√)
4、在画ROC曲线时,通常以FP作为纵坐标,TP(FN)作为横坐标。

(×)
5、最优分类超平面一般对分类样本有较强的容忍误差。

(√)
6、支持向量是指分布在样本簇边缘的样本点()。

(×)
7、在凸优化中只有一个全局最优解。

(√)
8、如果原问题的目标函数是凸函数,且限制条件是线性函数,则原
问题的解和对偶问题的解相等。

(√)
9、为了更好的解决线性不可分问题,我们常常需要扩大可选函数的
范围。

(√)。

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