中科院研究生院机器学习课程习题

机器学习（周志华）参考答案第一章 绪论（略）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150)2。

法应该是(C5002.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。

Array4.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。

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。

机器学习题库一、极大似然1、ML estimation of exponential model (10)A Gaussian distribution is often used to model data on the real line, but is sometimes inappropriate when the data are often close to zero but constrained to be nonnegative. In such cases one can fit an exponential distribution, whose probability density function is given by1x bp xeb Given N observations x i drawn from such a distribution:(a)Write down the likelihood as a function of the scale parameter b. (b) Write down the derivative of the log likelihood. (c) Give a simple expression for the ML estimate for b.2、换成Poisson 分布：|,0,1,2,...!xep x y x 1111log |loglog !loglog !NNi i i i NNi i i i lp x x x x Nx 3、二、贝叶斯假设在考试的多项选择中，考生知道正确答案的概率为p ，猜测答案的概率为1-p ，并且假设考生知道正确答案答对题的概率为1，猜中正确答案的概率为1m ，其中m 为多选项的数目。

那么已知考生答对题目，求他知道正确答案的概率。

1、,|11p known correctp p known correctp knownpp mConjugate priorsThe readings for this week include discussion of conjugate priors. Given a likelihood|p x for a class models with parameters θ, a conjugate prior is a distribution|p withhyperparametersγ, such that the posterior distribution|,|||pX p X pp与先验的分布族相同(a)Suppose that the likelihood is given by the exponential distribution with rate parameterλ:|xp x eShow that the gamma distribution1|,Gammae_is a conjugate prior for the exponential. Derive the parameter update given observations 1,,Nx x K and the prediction distribution11|,,N N p x x x K .(b)Show that the beta distribution is a conjugate prior for the geometric distribution1|1k p xk which describes the number of time a coin is tossed until the first heads appears, when the probability of heads on each toss is θ. Derive the parameter update rule and predictiondistribution.(c)Suppose |pis a conjugate prior for the likelihood|p x ; show that the mixture prior11|,...,|MMm mm pw p is also conjugate for the same likelihood, assuming the mixture weights w m sum to 1.(d) Repeat part (c) for the case where the prior is a single distribution and the likelihood is a mixture, and the prior is conjugate for each mixture component of the likelihood.。

中科院机器学习题库new整理表姓名:职业工种:申请级别:受理机构:填报日期:A4打印/ 修订/ 内容可编辑信息技术会考复习（十五）【学习目标】让学生复习数据管理技术上机内容。

【任务导航】通过让学生自主学习来复习这部分内容。

【学习过程】一、教师点评上周数据管理技术上机系统操作的内容。

二．学生自主运行练习上机系统。

针对上次考试系统考得不好的学生进行分层次辅导，指出其经常出错的地方，如数据库的名字打错、保存路径出错、数据表名打错等问题。

三、分析部分上机选择题第 1题：（分值： 2）如图所示为某学校行政管理结构，该图描述的数据模型是A.面向对象模型B.关系模型C.网状模型D.层次模型第 2题：（分值： 2）在“参赛选手”数据表中，有关参赛选手的信息如下：“选手编号、姓名、性别、出生年月、学校名称、比赛成绩”其中“姓名”和“出生年月”的数据类型可以分别定义为A.日期型和文本型B.文本型和日期型C.数字型和数字型D.数字型和日期型第 3题：（分值： 2）如图所示的“读者信息”表中，可以选作关键字字段是A.读者身份B.姓名C.性别D.借书证号第 4题：（分值： 2）在信息世界中，实体集之间的联系有三种：一对一联系、一对多联系和A.多对多联系B.单对单联系C.逻辑联系D.数据联系第 5题：（分值： 2）下列关于数据库系统主要特点的叙述，错误的是A.数据具有较高的独立性B.数据共享C.实现数据冗余D.数据结构化第 6题：（分值： 2）关系数据库的二维表（关系）必须满足的条件是①表中每一列的数据类型必须相同②表中不允许有重复的字段③表中不应有内容完全相同的行④行和列排列顺序是无关紧要的⑤表中每一个字段可以是简单的数据项, 也可以是组合的数据项A.①②③⑤B.①②③④C.②③④⑤D.①③④⑤第 7题：（分值： 2）下列属于现实世界术语的是A.字段B.对象C.关键字D.记录第 8题：（分值： 2）下列关于数据库管理系统的叙述，正确的是A.数据库管理系统具有对数据库中数据资源进行统一管理和控制的功能B.数据库管理系统是数据库的统称C.数据库管理系统具有对任何信息资源管理和控制的能力D.数据库管理系统对普通用户来说具有不可操作性第 9题：（分值： 2）如图所示的“厦门至上海南”表中，属于字段名是A.厦门、福州南B.福州南、12:47C.站名、动车组车次D.D3204、宁德第 10题：（分值： 2）如图所示的E-R图，对应的二维表是A.B.C.D.第 11题：（分值： 2）在数据库技术发展过程中，最常用的数据模型有层次模型、网状模型和A.分支模型B.关系模型C.独立模型D.系统模型第 12题：（分值： 2）下列关于数据管理技术的叙述，正确的是A.数据管理技术是指图书管理技术B.数据管理技术是指对存储在计算机中的文件进行管理的专门技术C.数据管理技术是指保存批量数据的技术D.数据管理技术是指对数据的收集、分类、组织、存储等与数据管理活动有关的技术第 13题：（分值： 2）在信息世界，实体集之间的联系有三种。

机器学习练习题考试练习题单项选择题1.在中创建⼀个元素均为0的数组可以使⽤（ ）函数。

[A]A.zeros( )B.arange( )C.linspace( )D.logspace( )2.通常（ ）误差作为误差的近似。

[A]A.测试B.训练C.经验D.以上都可以3.梯度为（ ）的点，就是的最⼩值点，⼀般认为此时模型达到了收敛。

[B]A.-1B.0C.1D.4.创建⼀个3*3的，下列代码中错误的是（ ）。

[C]A.np.arange(0,9).reshape(3,3)B.np.eye(3)C.np.random.random([3,3,3])D.np.mat(“1,2,3;4,5,6;7,8,9”)5.关于数据集的标准化，正确的描述是：（ ）。

[A]A.标准化有助于加快模型的收敛速度B.标准化⼀定是归⼀化，即数据集的取值分布在[0,1]区间上C.数据集的标准化⼀定是让标准差变为1D.所有的模型建模之前，必须进⾏数据集标准化6.Python安装第三⽅库的命令是（ ）。

[C]A.pip –hB.pyinstaller <拟安装库名>C.pip install <拟安装库名>D.pip download <拟安装库名>7.如果发现模型在验证集上的准确性整体⾼于训练集，在验证集上的损失整体低于训练集，则最可能的情况是：（ ）。

[B]A.验证集的数据样本与训练集相⽐，数量过少和过于简单B.模型没有采⽤正则化⽅法C.以上都对8.DL是下⾯哪个术语的简称（ ）。

[D]A.⼈⼯智能B.机器学习C.神经⽹络D.深度学习9.验证集和测试集，应该：（ ）。

[A]A.样本来⾃同⼀分布B.样本来⾃不同分布C.样本之间有⼀⼀对应关系D.拥有相同数量的样本10.⼀般使⽤以下哪种⽅法求解线性回归问题：（ ）。

[A]A.最⼩⼆乘法B.最⼤似然估计C.对数变换D.A和B11.以下哪个函数可以实现画布的创建？（ ）。

2023年6月机器学习考试题及答案考试题目1. 什么是机器研究？2. 请简要说明监督研究和无监督研究的区别。

3. 什么是过拟合？如何避免过拟合？4. 请解释什么是决策树，并列举一些常用的决策树算法。

5. 什么是集成研究？列举两种常见的集成研究方法。

6. 请解释支持向量机（SVM）的工作原理。

7. 什么是深度研究？列举两个常用的深度研究模型。

8. 请简要介绍一下主成分分析（PCA）的原理和应用领域。

9. 什么是聚类分析？请列举一个常用的聚类算法。

10. 请说明机器研究中的特征选择方法。

答案1. 机器研究是一种人工智能的分支，旨在通过使用算法和统计模型，使计算机能够从数据中研究和改进，而无需明确编程。

它涉及让计算机从经验中自动研究，并利用研究到的知识来进行决策和预测。

3. 过拟合指模型在训练集上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。

为了避免过拟合，可以采用以下方法：- 使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，限制模型的复杂度。

- 进行特征选择，排除一些对模型泛化能力影响较大的特征。

4. 决策树是一种基于树结构的分类和回归模型，它代表了对数据进行决策的过程。

常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART。

5. 集成研究是一种使用多个研究器进行组合预测的方法。

常见的集成研究方法包括随机森林和梯度提升树。

6. 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其工作原理是将数据映射到高维空间，在高维空间中找到一个最优超平面来分割不同类别的数据点。

7. 深度研究是一种基于神经网络的机器研究方法，它通过多层次的非线性变换来研究和表示数据。

常见的深度研究模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

8. 主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到低维空间，保留数据集中的主要特征。

主成分分析在数据预处理、图像处理和模式识别等领域有广泛的应用。

9. 聚类分析是一种将数据点划分为不同组别或类别的无监督研究方法。

机器学习考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪种情况不属于机器学习的应用场景？（）A 图像识别B 自然语言处理C 传统的数值计算D 预测股票价格2、在监督学习中，如果预测值与真实值之间的差异较大，通常使用以下哪种方法来衡量模型的性能？（）A 准确率B 召回率C 均方误差D F1 值3、下列哪种算法不是聚类算法？（）A KMeansB 决策树C 层次聚类D 密度聚类4、对于一个过拟合的模型，以下哪种方法可以缓解？（）A 增加训练数据量B 减少模型的复杂度C 增加正则化项D 以上都是5、以下关于特征工程的描述，错误的是？（）A 特征工程是将原始数据转换为更有意义和有用的特征的过程B 特征选择是特征工程的一部分C 特征工程对于机器学习模型的性能影响不大D 特征缩放可以提高模型的训练效率6、在深度学习中，以下哪个不是常见的激活函数？（）A Sigmoid 函数B ReLU 函数C Tanh 函数D Logistic 函数7、支持向量机（SVM）主要用于解决什么问题？（）A 回归问题B 分类问题C 聚类问题D 降维问题8、以下哪种优化算法常用于神经网络的训练？（）A 随机梯度下降（SGD）B 牛顿法C 共轭梯度法D 以上都是9、下面关于集成学习的说法，错误的是？（）A 随机森林是一种集成学习算法B 集成学习可以提高模型的稳定性和泛化能力C 集成学习中的个体学习器必须是同一种类型的模型D 集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器10、对于一个二分类问题，若混淆矩阵如下：｜｜预测正例｜预测反例｜｜｜｜｜｜实际正例｜ 80 ｜ 20 ｜｜实际反例｜ 10 ｜ 90 ｜则该模型的准确率是多少？（）A 80%B 90%C 70%D 85%二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、机器学习中的有监督学习包括________、＿_______和________等任务。

2、常见的无监督学习算法有________、＿_______和________。

中国科学院研究生院课程编号：712008Z 试 题 专 用 纸 课程名称：机器学习任课教师：卿来云———————————————————————————————————————————————姓名学号 成绩1. 判断题（20分，每小题2分）（1）给定n 个数据点，如果其中一半用于训练，另一半用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n 的增加而减小。

（T ）（2）当训练数据较少时更容易发生过拟合。

（T ） （3）回归函数A 和B ，如果A 比B 更简单，则A 几乎一定会比B 在测试集上表现更好。

（F ） （4）在核回归中，最影响回归的过拟合性和欠拟合之间平衡的参数为核函数的宽度。

（T ） （5）在AdaBoost 算法中，所有被错分的样本的权重更新比例相同。

（T ） （6）Boosting 的一个优点是不会过拟合。

（F ）（7）梯度下降有时会陷于局部极小值，但EM 算法不会。

（F ） （8）SVM 对噪声（如来自其他分布的噪声样本）鲁棒。

（F ）（9）Boosting 和Bagging 都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率决定其权重。

（F ） （10）在回归分析中，最佳子集选择可以做特征选择，当特征数目较多时计算量大；岭回归和Lasso 模型计算量小，且Lasso 也可以实现特征选择。

（T ）2、logistic 回归模型。

（20分，每小题10分）我们对如图1(a)所示的数据采用简化的线性logistic 回归模型进行两类分类，即()()()121122112211|,,1exp Y w w g w x w x w x w x ==+=+−−x P 。

（为了简化，我们不采用偏差0w 。

） 训练数据可以被完全分开（训练误差为0，如图1(b)所示的L 1）。

共 3 页 第1页图1(a) 2维训练数据。

图1(b) 数据点可以被L 1（实线）。

L 2、L 3和L 4是另外几个可能的决策（1） 考虑一个正则化的方法，即最大化()21221log |,,2Ni i i C y w w w =−∑x P 。

（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。

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。