19計(jì)科機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)通超星期末考試答案章節(jié)答案2024年

19計(jì)科機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)通超星期末考試章節(jié)答案2024年下列哪些分析需要機(jī)器學(xué)習(xí)()。

答案:預(yù)測(cè)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)未來(lái)使用的網(wǎng)絡(luò)流量;尋找移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)對(duì)某類(lèi)套餐使用的潛在客戶(hù)下列哪些學(xué)習(xí)問(wèn)題不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)?()

答案:降維;聚類(lèi)從完成任務(wù)的角度來(lái)看,機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以分為():

答案:聚類(lèi);分類(lèi);回歸關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的數(shù)據(jù),以下說(shuō)法正確的是()。

答案:數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量都很重要以下關(guān)于訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集說(shuō)法不正確的是()。選項(xiàng):

答案:訓(xùn)練集是用來(lái)訓(xùn)練以及評(píng)估模型性能谷歌新聞每天收集非常多的新聞,并運(yùn)用()方法再將這些新聞分組,組成若干類(lèi)有關(guān)聯(lián)的新聞。于是,搜索時(shí)同一組新聞事件往往隸屬同一主題的,所以顯示到一起。

答案:聚類(lèi)20世紀(jì)70年代開(kāi)始,人工智能進(jìn)入首次低谷期的原因不包括()

答案:攝像設(shè)備沒(méi)有出現(xiàn)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)的根本區(qū)別在于()。

答案:學(xué)習(xí)樣本是否需要人工標(biāo)記()可用于標(biāo)記數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

答案:回歸算法回歸問(wèn)題和分類(lèi)問(wèn)題的區(qū)別是什么()

答案:回歸問(wèn)題輸出值是連續(xù)的,分類(lèi)問(wèn)題輸出值是離散的哪些機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練,能夠根據(jù)其行為獲得的獎(jiǎng)勵(lì)和反饋?zhàn)龀鲆幌盗袥Q策?()

答案:強(qiáng)化學(xué)習(xí)聚類(lèi)的代表算法有()。

答案:K-means;DBSCAN關(guān)于層次聚類(lèi),正確的是()。

答案:因?yàn)槊總€(gè)樣本只屬于一個(gè)簇,所以層次聚類(lèi)屬于硬聚類(lèi);層次聚類(lèi)又有聚合聚類(lèi)(自下而上)、分裂聚類(lèi)(自上而下)兩種方法;聚合聚類(lèi)是從下而上進(jìn)行聚類(lèi);分裂聚類(lèi)是從上而下進(jìn)行聚類(lèi)關(guān)于K均值和DBSCAN的比較,以下說(shuō)法正確的是()。

答案:DBSCAN使用基于密度的概念;DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇。;K均值很難外理非球形的能和不同大小的簇關(guān)于DBSCAN算法,以下說(shuō)法正確的是()。

答案:DBSCAN算法將點(diǎn)分成核心點(diǎn)邊界點(diǎn)和噪音點(diǎn)三類(lèi);DBSCAN算法是一種基于密度的聚類(lèi)算法關(guān)于kmean算法的實(shí)現(xiàn)描述錯(cuò)誤的是()

答案:可以輕松發(fā)現(xiàn)非凸形狀的簇在DBSCAN中,對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)類(lèi)型的劃分中不包括()。

答案:中心點(diǎn)下列關(guān)于聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)的說(shuō)法正確的是()。

答案:簇內(nèi)距離盡量小、簇間聚類(lèi)盡可能大K-Means算法中的初始中心點(diǎn)()。

答案:直接影響算法的收斂結(jié)果與K-Means相比,基于密度的DBSCAN的優(yōu)點(diǎn)不包括()。

答案:較低的計(jì)算復(fù)雜度影響KNN算法效果的主要因素包括()。

答案:K的值;距離度量方式;決策規(guī)則決策樹(shù)有哪些代表算法()。

答案:C4.5;CART;ID3下面哪一項(xiàng)不是Sigmoid的特點(diǎn)()

答案:當(dāng)σ(z)小于0.5時(shí),預(yù)測(cè)y=-1關(guān)于KNN算法的描述,不正確的是()。

答案:距離度量的方式通常用曼哈頓距離我們想要在大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練決策樹(shù)模型,為了使用較少的時(shí)間,可以:()。

答案:減少樹(shù)的深度以下哪些不是二分類(lèi)問(wèn)題()

答案:身高1.85m,體重100kg的男人穿什么尺碼的T恤?關(guān)于Bagging方法,以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是()

答案:對(duì)各弱分類(lèi)器的訓(xùn)練可以通過(guò)串行方式進(jìn)行一監(jiān)獄人臉識(shí)別準(zhǔn)入系統(tǒng)用來(lái)識(shí)別待進(jìn)入人員的身份,此系統(tǒng)一共包括識(shí)別4種不同的人員:獄警,小偷,送餐員,其他。下面哪種學(xué)習(xí)方法最適合此種應(yīng)用需求:()

答案:多分類(lèi)問(wèn)題以下關(guān)于分類(lèi)問(wèn)題的說(shuō)法錯(cuò)誤的是()

答案:分類(lèi)問(wèn)題輸入屬性必須是離散的以下關(guān)于決策樹(shù)特點(diǎn)分析的說(shuō)法錯(cuò)誤的有()。

答案:算法考慮了數(shù)據(jù)屬性之間的相關(guān)性欠擬合的處理主要有哪些方式()

答案:減小正則化系數(shù);增加模型復(fù)雜度;添加新特征線(xiàn)性回歸中,我們可以使用最小二乘法來(lái)求解系數(shù),下列關(guān)于最小二乘法正確的是?()

答案:只適用于線(xiàn)性模型,不適合邏輯回歸模型等其他模型;不需要迭代訓(xùn)練;不需要選擇學(xué)習(xí)率;當(dāng)特征數(shù)量很多的時(shí)候,運(yùn)算速度會(huì)很慢可用來(lái)衡量向量相關(guān)性的指標(biāo)有:()

答案:協(xié)方差;相關(guān)系數(shù);相關(guān)距離關(guān)于過(guò)擬合,下面哪個(gè)說(shuō)法是正確的:()

答案:訓(xùn)練誤差較小,測(cè)試誤差較大分析營(yíng)銷(xiāo)投入與銷(xiāo)售收入的關(guān)系可以使用下面哪種數(shù)據(jù)挖掘方法()。

答案:回歸分析以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是?()

答案:損失函數(shù)越小,模型訓(xùn)練得一定越好電影投資金額和電影收入之間的關(guān)系可以用一個(gè)一元線(xiàn)性回歸方程來(lái)表示,下列說(shuō)法正確的是()。

答案:投資越多收入越多回歸問(wèn)題和分類(lèi)問(wèn)題的區(qū)別是?()

答案:回歸問(wèn)題輸出值是連續(xù)的,分類(lèi)問(wèn)題輸出值是離散的關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法,正確的是()。

答案:可以通過(guò)正則化方法改善以下哪些方法不能用于處理欠擬合()

答案:增大正則化系數(shù)為了觀察測(cè)試點(diǎn)與X之間的線(xiàn)性關(guān)系,是連續(xù)變量,使用下列哪種圖形比

較適合()

答案:B.散點(diǎn)圖()是指機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)新樣本的適應(yīng)能力。

答案:泛化能力問(wèn)題:降維的優(yōu)點(diǎn)有哪些()。選項(xiàng):

答案:減小訓(xùn)練時(shí)間;方便實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化;方便消除冗余特征問(wèn)題:以下關(guān)于交叉驗(yàn)證說(shuō)法正確的是()。

答案:交叉驗(yàn)證可利用模型選擇避免過(guò)擬合的情況;交叉驗(yàn)證可對(duì)模型性能合理評(píng)估;交叉驗(yàn)證大大增加了計(jì)算量對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的原始數(shù)據(jù),存在的問(wèn)題可能有()。

答案:錯(cuò)誤值;重復(fù);異常值;不完整假設(shè)樣本數(shù)大于維數(shù),利用PCA技術(shù),可以把N維數(shù)據(jù)降到()。

答案:1到N-1維問(wèn)題:以下哪些是PCA算法的主要應(yīng)用()。

答案:數(shù)據(jù)壓縮以下關(guān)于降維的說(shuō)法不正確的是()

答案:降維不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生損傷降維屬于哪種類(lèi)型的學(xué)習(xí)問(wèn)題()。

答案:無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)在線(xiàn)教學(xué)的學(xué)生數(shù)據(jù)做分析,下面那個(gè)選項(xiàng)不是可視化的作用()。

答案:可視化可以預(yù)測(cè)一個(gè)剛選課不久的學(xué)生完成一門(mén)課程所需要的時(shí)間以下有關(guān)可視化認(rèn)識(shí)錯(cuò)誤的是哪個(gè)()。

答案:可視化是簡(jiǎn)單地把原始的數(shù)據(jù)用圖的形式展示出來(lái)的方法以下哪個(gè)步驟不是機(jī)器學(xué)習(xí)所需的預(yù)處理工作()。

答案:與用戶(hù)討論分析需求數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)是很重要的,下面說(shuō)法正確的是()。

答案:數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果直接決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果質(zhì)量下列哪種方法可以用來(lái)緩解過(guò)擬合的產(chǎn)生:()。

答案:正則化問(wèn)題:關(guān)于數(shù)據(jù)規(guī)范化,下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是()。

答案:標(biāo)準(zhǔn)化在任何場(chǎng)景下受異常值的影響都很小問(wèn)題:當(dāng)數(shù)據(jù)分布不平衡時(shí),我們可采取的措施不包括()。

答案:對(duì)數(shù)據(jù)分布較多的類(lèi)別賦予更大的權(quán)重問(wèn)題:以下關(guān)于訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集說(shuō)法不正確的是()。

答案:訓(xùn)練集是用來(lái)訓(xùn)練以及評(píng)估模型性能隱馬爾可夫模型是關(guān)于

的概率模型，它假定在有時(shí)間先后關(guān)系的隨機(jī)變量序列中，第

時(shí)刻的狀態(tài)與n時(shí)刻以前的狀態(tài)無(wú)關(guān)，即未來(lái)發(fā)生的事，只與現(xiàn)在有關(guān)，而與過(guò)去無(wú)關(guān)。

答案:時(shí)序;n+1EM（Expectation-Maximization）算法的基本思想是求____和____的逐步迭代,該算法可用來(lái)求解含有____的概率模型。

答案:期望;極大化;數(shù)據(jù)丟失關(guān)于樸素貝葉斯,下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是:()

答案:樸素貝葉斯不需要使用聯(lián)合概率關(guān)于拉普拉斯平滑說(shuō)法正確的是()

答案:避免了出現(xiàn)概率為0的情況下面有關(guān)樸素貝葉斯算法的認(rèn)識(shí)錯(cuò)誤的是()。

答案:樸素貝葉斯算法是一種使用概率理論的非監(jiān)督分類(lèi)算法樸素貝葉斯分類(lèi)器的樸素之處在于()。

答案:屬性之間的條件獨(dú)立性假設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法屬于（

）算法[監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督],可分為（

）和（

）兩個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程。

答案:監(jiān)督;前向傳播預(yù)測(cè);反向傳播學(xué)習(xí)SOM算法的訓(xùn)練過(guò)程是基于（

）的,主要體現(xiàn)在勝者如何調(diào)整自身和鄰近節(jié)點(diǎn)的（

）上。

答案:競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí);權(quán)值采用Sigmod函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)的主要原因是()。

答案:有固定的輸出上下界;導(dǎo)數(shù)存在解析解;處處可導(dǎo)隱藏層中常用的激活函數(shù)有()。

答案:Sigmoid;Tanh;ReLU問(wèn)題:關(guān)于BP算法優(yōu)點(diǎn)說(shuō)法正確的是()。

答案:BP算法能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí);BP算法有很強(qiáng)的非線(xiàn)性映射能力;BP算法反向傳播采用鏈?zhǔn)椒▌t,推導(dǎo)過(guò)程嚴(yán)謹(jǐn)下列關(guān)于神經(jīng)元的陳述中,正確的是()

答案:上述都正確在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里,確定每一個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是模型擬合訓(xùn)練樣本的目標(biāo),比較有效的辦法是什么()。

答案:賦予一個(gè)初始值,然后迭代更新權(quán)重,直至代價(jià)函數(shù)取得極小關(guān)于BP算法特點(diǎn)描述錯(cuò)誤的是()。

答案:計(jì)算之前不需要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化以下關(guān)于感知器說(shuō)法錯(cuò)誤的是:()。

答案:單層感知器可以用于處理非線(xiàn)性學(xué)習(xí)問(wèn)題池化層一般跟在（

）之后，用于（

）和參數(shù)的數(shù)量。

答案:卷積層;壓縮數(shù)據(jù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于對(duì)（

）的非線(xiàn)性特征進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入是有（

）關(guān)系的序列。

答案:序列;前后關(guān)聯(lián)下列哪些方法可以用來(lái)降低深度學(xué)習(xí)模型的過(guò)擬合問(wèn)題()。

答案:增加更多的數(shù)據(jù);提前停止