一、單選題1、按照學習方式分類時，在（）中，訓(xùn)練樣本的標簽信息是未知的，目標是通過對無標簽訓(xùn)練樣本的學習來揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在的性質(zhì)及規(guī)律，為進一步的數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。A.有監(jiān)督學習B.無監(jiān)督學習C.半監(jiān)督學習D.強化學習正確答案：B2、在強化學習中，智能體的學習過程是一個反復(fù)與環(huán)境進行交互，不斷試錯、不斷進步的過程。在這個過程中，智能體在環(huán)境中會選擇（），環(huán)境可能因此改變自身（），同時環(huán)境會反饋智能體以（）。A.動作、狀態(tài)、獎勵B.狀態(tài)、動作、獎勵C.獎勵、狀態(tài)、動作D.動作、獎勵、狀態(tài)正確答案：A3、?按照學習方式分類時，傳統(tǒng)的SVM算法是經(jīng)典的（）方法，它能夠根據(jù)訓(xùn)練樣本的信息，找到一個最優(yōu)分類超平面。A.有監(jiān)督學習B.無監(jiān)督學習C.半監(jiān)督學習D.強化學習正確答案：A4、?以下不是SVM的優(yōu)點的是（）。A.泛化能力比較強B.可以得到全局最優(yōu)解C.可以解決高維問題D.核函數(shù)較難選擇正確答案：D5、以下選項中，（）不是分類任務(wù)常用的評價指標。A.總體精度（OA）B.平均精度（AA）C.Kappa系數(shù)（Kappa）D.均方誤差（MSE）正確答案：D6、在以下選項中，（）是定義在特征空間上的、間隔最大、支持核技巧的分類器。A.支持向量機（SVM）B.k近鄰法（KNN）C.決策樹（DecisionTree）D.感知機（Perceptron）正確答案：A7、?以下操作中不是模式識別數(shù)據(jù)預(yù)處理的是（）。A.濾波操作B.信號增強C.特征選擇D.特征提取正確答案：C8、?局部線性嵌入中，原空間局部信息指的是（）。A.中心樣本的局部鄰域樣本信息B.以上都是C.除中心樣本外的樣本對中心樣本的線性表示信息D.鄰域樣本對中心樣本的線性表示信息正確答案：D9、?線性特征提取方法和非線性提取方法的區(qū)別在于()是線性的還是非線性的。A.以上都不是B.數(shù)據(jù)分布C.數(shù)據(jù)特征D.映射函數(shù)正確答案：D10、?衡量樣本中相鄰的數(shù)據(jù)點被劃分到同一個聚類中的程度的指標是（）。A.連接度B.分類度C.以上都是D.一致性正確答案：A11、?選擇后驗概率最大的類別作為樣本的類別標簽是以下哪種決策準則（）。A.最小風險準則B.最小錯誤率準則C.最小最大決策準則D.Neyman-Pearson準則正確答案：B二、多選題1、?基于遺傳算法的特征選擇算法的優(yōu)點包括（）。A.可獲得全局最優(yōu)解B.適用范圍廣C.不易陷入局部極值D.適合并行計算正確答案：B、C、D2、?決策樹構(gòu)造中的剪枝處理的作用包括（）。A.減低訓(xùn)練錯誤率B.抑制過擬合C.降低測試錯誤率D.提高泛化性能正確答案：B、C、D三、填空題1、?貝葉斯決策的兩個先決條件是：已知類別數(shù)和___________。正確答案：已知各個類別的總體概率分布、先驗概率和類條件概率密度2、?在聚類過程中，如果數(shù)據(jù)中類別分布不均衡時，___________比誤差平方和準則更加合理。正確答案：加權(quán)平均平方距離和準則3、?自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱藏層節(jié)點代表_________。正確答案：聚類中的類別四、判斷題1、?機器學習中的兩個主要挑戰(zhàn)為“欠擬合”和“過擬合”。其中“欠擬合”指的是選擇的模型包含的參數(shù)過多，以至于該模型對于已知數(shù)據(jù)預(yù)測得很好，但是對于未知數(shù)據(jù)預(yù)測的很差，使得訓(xùn)練誤差和測試誤差之間的差距太大。正確答案：×2、?K-Means是一種無監(jiān)督學習方法，可以用于將無標簽的數(shù)據(jù)集進行聚類。正確答案：√3、?按照學習方式，機器學習可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等。在監(jiān)督學習中，訓(xùn)練樣本的標簽信息是已知的，根據(jù)樣本標簽是連續(xù)還是離散，監(jiān)督學習