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
法应该是(𝐶500150)2。
2.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。
4.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。第一章 绪论（略） 机器学习（周志华）参考答案
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/52068844
4.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。
教案设计
第一章：概述
1.1 的定义与发展
1.2 的应用领域
1.3 的发展趋势与挑战
第二章：机器学习基础
2.1 监督学习
2.2 无监督学习
2.3 强化学习
2.4 神经网络简介
第三章：深度学习详解
3.1 深度学习简介
3.2 卷积神经网络（CNN）
3.3 循环神经网络（RNN）
3.4 长短期记忆网络（LSTM）
第四章：自然语言处理
4.1 自然语言处理简介
4.2 词向量模型
4.3 语法分析与依存句法分析
4.4 机器翻译与文本
第五章：计算机视觉
5.1 计算机视觉简介 5.2 目标检测与识别
5.3 图像分割与语义理解
5.4 计算机视觉应用案例分析
第六章：伦理与法律
6.1 伦理问题
6.2 与隐私权
6.3 法律规制与发展
6.4 案例分析：伦理与法律的实际应用
第七章：在医疗领域的应用
7.1 在医疗诊断中的应用
7.2 药物研发与精准医疗
7.3 医疗影像分析与智能辅术
7.4 在医疗大数据中的应用
第八章：在教育领域的应用
8.1 个性化学习与智能教育平台
8.2 智能辅导与自动化评分
8.3 教育数据挖掘与学习分析
8.4 虚拟助教与自然语言处理在教育中的应用
第九章：在工业领域的应用
9.1 智能制造与工业4.0
9.2 与自动化
9.3 预测性维护与供应链优化 9.4 在制造业中的挑战与机遇
第十章：的未来展望
10.1 技术的发展趋势
10.2 与人类未来的关系
10.3 在全球化背景下的发展
10.4 探索的边界与潜在可能性
重点和难点解析
1. 第一章中的定义与发展趋势：重点关注的定义，以及在不同领域的发展趋势。需要补充和说明作为一门交叉学科的特点，以及在未来的发展潜力和挑战。
2. 第二章中机器学习的基础概念：重点关注监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念和区别。需要补充和说明各种机器学习算法的应用场景和优缺点。
3. 第三章中深度学习的详解：重点关注卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的基本结构和应用。需要补充和说明深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用案例。
机器学习
第一章 导言
机器学习通常被认为是人工智能领域的一个分支，但和人工智能一样，实际
上是多学科的融合。为了说明什么是机器学习，我们来看一下“自动”(automation)
和“自主”(autonomy) 这两个概念的区别。在通常的“自动化”系统中，所有的
“智能”都是系统设计者预先注入的。当系统放入它的运行环境中去之后，将按
照预定的程序进行活动。但是如果设计者对环境的了解是不全面的，系统就有可
能陷入无所适从的境地。这时“学习”的能力就成为唯一可依靠的解决方法。具
有学习能力的系统称为是“自主的”。学习意味着根据经验改进自身。学习的真
碲在于：感知不仅用于当前的行动，而且用于改进以后的行动。学习是系统和环
境交互的结果，也来自于系统对自己决策过程的观察。学习的范围极广，从仅仅
记住经验，到创造整个的科学理论，所有这些活动都是学习的过程。
简而言之，机器学习意味着通过编程使计算机进行学习。比如，让计算机从
医疗记录中学到治疗新疾病的最佳方案；使智能房屋根据经验学到基于主人生活
习惯的能源消耗优化方案；开发个人软件助手为用户从在线晨报中摘出该用户特
别感兴趣的内容；等等。机器学习研究的进展对社会经济的影响将是巨大的，它
能使计算机的应用领域大为扩展，并使个人和组织的竟争力提高到新的水平，甚
至形成人类全新的生活方式。另外，对机器学习的信息处理算法的研究将导致对
人脑学习能力（及其缺陷）的更好的理解。
就机器学习研究的现状而言，我们必须承认，目前还不能使计算机具有类似
人那样的学习能力。但是，对某些类型的学习任务已经发明了有效的算法，对学
习的理论研究也已经开始，人们已经开发出许多计算机程序，它们显示了有效的
学习能力，有商业价值的应用系统也已经开始出现。
在理论方面，关于观察例的数目，所考虑的假设的数目和学习到的假设的预
计误差之间的基本关系的刻画已经取得成果。我们已经获得人类和动物学习的初
步模型，开始了解它们与计算机学习算法之间的关系。
第一章 机器学习概述
1.机器学习研究什么问题，构建一个完整的机器学习算法需要哪些要素？
机器学习主要研究如何选择统计学习模型，从大量已有数据中学习特定经验。构建一个完整的机器学习算法需要三个方面的要素，分别是数据，模型，性能度量准则。
2.可以生成新数据的模型是什么，请举出几个例子
可以生成新数据的模型是生成模型，典型的生成模型有朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、生成对抗网络等。
3.监督学习、半监督学习和无监督学习是什么，降维和聚类属于哪一种？
监督学习是指样本集合中包含标签的机器学习，无监督学习是无标签的机器学习，而半监督学习介于二者之间。降维和聚类是无监督学习。
4.过拟合和欠拟合会导致什么后果，应该怎样避免？
过拟合导致模型泛化能力弱，发生明显的预测错误，往往是由于数据量太少或模型太复杂导致，通过增加训练数据量，对模型进行裁剪，正则化的方式来缓解。而欠拟合则会导致模型不能对数据进行很好地拟合，通常是由于模型本身不能对训练集进行拟合或者训练迭代次数太少，解决方法是对模型进行改进，设计新的模型重新训练，增加训练过程的迭代次数。
5.什么是正则化，L1正则化与L2正则化有什么区别？
正则化是一种抑制模型复杂度的方法。L1正则化能够以较大概率获得稀疏解，起到特征选择的作用，并且可能得到不止一个最优解。L2正则化相比前者获得稀疏解的概率小的多，但得到的解更加平滑。
第二章 逻辑回归与最大熵模型
1.逻辑回归模型解决（ B ）
A.回归问题
B.分类问题
C.聚类问题
D.推理问题
2.逻辑回归属于（ B ）回归
A.概率性线性 B.概率性非线性
C.非概率性线性
D.非概率性非线性
3.逻辑回归不能实现（ D ）
A.二分类
B.多分类
C.分类预测
D.非线性回归
4.下列关于最大熵模型的表述错误的是（ B ）
A.最大熵模型是基于熵值越大模型越稳定的假设
B.最大熵模型使用最大熵原理中一般意义上的熵建模以此缩小模型假设空间
