《機器學習》期末考試試卷附答案

第1頁（共1頁）《機器學習》期末考試試卷附答案一、選擇題（每題5分，共25分）1.機器學習的主要目的是讓計算機從數(shù)據(jù)中____，以實現(xiàn)某些任務或預測未知數(shù)據(jù)。A.抽取特征B.生成模型C.進行推理D.分類標簽答案：B.生成模型2.K-近鄰算法（K-NN）是一種____算法。A.監(jiān)督學習B.無監(jiān)督學習C.半監(jiān)督學習D.強化學習答案：A.監(jiān)督學習3.在決策樹算法中，節(jié)點的分裂是基于____進行的。A.信息增益B.基尼不純度C.均方誤差D.交叉驗證答案：A.信息增益4.支持向量機（SVM）的主要目的是找到一個超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點____。A.完全分開B.盡量分開C.部分分開D.不分開答案：B.盡量分開5.哪種優(yōu)化算法通常用于訓練深度學習模型？A.梯度下降B.牛頓法C.擬牛頓法D.以上都對答案：D.以上都對二、填空題（每題5分，共25分）1.機器學習可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和____學習。A.半監(jiān)督B.強化C.主動學習D.深度答案：A.半監(jiān)督2.線性回歸模型是一種____模型。A.線性B.非線性C.混合型D.不確定型答案：A.線性3.在進行特征選擇時，常用的評估指標有____、____和____。A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.AUC值答案：B.召回率C.F1分數(shù)D.AUC值4.神經(jīng)網(wǎng)絡中的激活函數(shù)通常用于引入____。A.非線性B.線性C.噪聲D.約束答案：A.非線性5.當我們說一個模型具有很好的泛化能力時，意味著該模型在____上表現(xiàn)良好。A.訓練集B.驗證集C.測試集D.所有集答案：C.測試集三、簡答題（每題10分，共30分）1.請簡要解釋什么是過擬合和欠擬合，并給出解決方法。2.請解釋什么是交叉驗證，并說明它的作用。答案：交叉驗證是一種評估模型泛化能力的方法，通過將數(shù)據(jù)集分成若干個互斥的子集，輪流用其中若干個子集作為訓練集，其余子集作為驗證集，對模型進行評估。作用：避免模型對某一部分數(shù)據(jù)過度擬合，更準確地估計模型的泛化能力，幫助選擇最優(yōu)模型參數(shù)和調(diào)整模型復雜度。3.請簡要介紹感知機（Perceptron）模型的工作原理和優(yōu)缺點。答案：感知機是一種最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，它只有一個輸入層和一個輸出層，輸出層只有一個神經(jīng)元。感知機通過權重向量和輸入向量的內(nèi)積來計算輸出，如果輸出大于0，則神經(jīng)元興奮，否則不興奮。工作原理：通過不斷調(diào)整權重向量，使得模型能夠學習到一個線性可分的超平面。優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，易于理解，能夠解決線性可分問題。缺點：不能解決非線性問題，容易陷入局部最優(yōu)。四、應用題（每題20分，共40分）答案：根據(jù)信息增益的定義，信息增益越大，特征越重要。在這種情況下，我們可以通過實驗觀察到，當數(shù)據(jù)集大小為100時，信息增益已經(jīng)比較穩(wěn)定，因此選擇最重要的特征所需的最小數(shù)據(jù)集大小為100。2.假設我們使用梯度下降算法訓練一個線性回歸模型，初始權重為[0,0]，學習率為0.01，損失函數(shù)為均方誤差。請問在迭代過程中，第10次迭代后的權重是什么？答案：由于題目沒有給出數(shù)據(jù)集，我們無法給出確切的權重值。但是根據(jù)梯度下降算法的原理，權重將會根據(jù)損失函數(shù)的梯度不斷更新。具體地，權重更新公式為：w=w-learning_rate*gradient其中，`gradient`是損失函數(shù)關于權重的梯度。在每次迭代中，