人工智能基礎(chǔ)及應(yīng)用（微課版） 習(xí)題及答案 第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)

習(xí)題一、選擇題1.關(guān)于k-近鄰算法說法錯(cuò)誤的是（）A是機(jī)器學(xué)習(xí)B是無監(jiān)督學(xué)習(xí)Ck代表分類個(gè)數(shù)Dk的選擇對(duì)分類結(jié)果沒有影響2.關(guān)于k-近鄰算法說法錯(cuò)誤的是（）A一般使用投票法進(jìn)行分類任務(wù)Bk-近鄰算法屬于懶惰學(xué)習(xí)C訓(xùn)練時(shí)間普遍偏長D距離計(jì)算方法不同，效果也可能顯著不同3.關(guān)于決策樹算法說法錯(cuò)誤的是（）A受生物進(jìn)化啟發(fā)B屬于歸納推理C用于分類和預(yù)測D自頂向下遞推4.利用信息增益來構(gòu)造的決策樹的算法是（）AID3決策樹B遞歸C歸約DFIFO5.決策樹構(gòu)成的順序是（）A特征選擇、決策樹生成、決策樹剪枝B決策樹剪枝、特征選擇、決策樹生成C決策樹生成、決策樹剪枝、特征選擇D特征選擇、決策樹剪枝、決策樹生成6.樸素貝葉斯分類器屬于（）假設(shè)A樣本分布獨(dú)立B屬性條件獨(dú)立C后驗(yàn)概率已知D先驗(yàn)概率已知7.支持向量機(jī)是指（）A對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣得到的采樣點(diǎn)B決定分類平面可以平移的范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)C位于分類面上的點(diǎn)D能夠被正確分類的數(shù)據(jù)點(diǎn)8.關(guān)于支持向量機(jī)的描述錯(cuò)誤的是（）A是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式B可用于多分類問題C支持非線性核函數(shù)D是一種生成式模型9.關(guān)于k-均值算法的描述錯(cuò)誤的是（）A算法開始時(shí)，k-means算法時(shí)需要指定中心點(diǎn)B算法效果不受初始中心點(diǎn)的影響C算法需要樣本與中心點(diǎn)之間的距離D屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)10.k-Medoids與k-means聚類最大的區(qū)別在于（）A中心點(diǎn)的選擇規(guī)則B距離的計(jì)算法方法C應(yīng)用層面D聚類效果二、簡答題1．k-近鄰算的基本思想是什么？2．決策樹的葉結(jié)點(diǎn)和非葉結(jié)點(diǎn)分別表示什么？3．樸素貝葉斯分類器為什么是“樸素”的？4．線性可分支持向量機(jī)的基本思想是什么？5．核技巧是如何使線性支持向量機(jī)生成非線性決策邊界的？6．什么是聚類？聚類和分類有什么區(qū)別？7．試舉例聚類分析的應(yīng)用場景。參考答案一、選擇題1.D2.C3.A4.A5.D6.B7.C8.D9.B10.A二、簡答題請(qǐng)簡述k-近鄰算法的思想答：給定一個(gè)訓(xùn)練樣本集合D以及一個(gè)需要進(jìn)行預(yù)測的樣本x:對(duì)于分類問題，k-近鄰算法從所有訓(xùn)練樣本集合中找到與x最近的k個(gè)樣本，然后通過投票法選擇這k個(gè)樣本中出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為x的預(yù)測結(jié)果;對(duì)于回歸問題,k近鄰算法同樣找到與x最近的k個(gè)樣本,然后對(duì)這k個(gè)樣本的標(biāo)簽求平均值，得到x的預(yù)測結(jié)果。決策樹的思想是什么？答：決策樹的思想非常簡單:給定個(gè)樣本集合,其中每個(gè)樣本由若干屬性表示，決策網(wǎng)通過貪心的策略不斷挑選最優(yōu)的屬性。對(duì)于離散屬性以不同的屬性值作為節(jié)點(diǎn):對(duì)于連性，以屬性值的特定分割點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)。將每個(gè)樣本劃分到不同的子樹.再在各棵子樹上業(yè)遞歸對(duì)子樹上的樣本進(jìn)行劃分，直到滿足一定的終止條件為止。簡述聚類的目的，宗旨。答：聚類的目的是對(duì)樣本集合進(jìn)行自動(dòng)分類，以發(fā)掘數(shù)據(jù)中隱藏的信息、結(jié)構(gòu)，從而發(fā)現(xiàn)可能的商業(yè)價(jià)值。聚類時(shí)，相似的樣本被劃分到相同的類別，不同的樣本被劃分到不同的類別。聚類的宗旨是:類內(nèi)距離最小化，類間距離最大化。同一個(gè)類別中的樣本應(yīng)該盡可能靠攏，不同類別的樣本應(yīng)該盡可能分離，以避免誤分類的發(fā)生。4.常用的核函數(shù)有哪些？答：（1）線性核函數(shù)，即支持向量機(jī)中的形式；（2）多項(xiàng)式核函數(shù)；（3）高斯核函數(shù)，又被稱為徑向基（RBF）函數(shù)。5．決策樹的葉結(jié)