第1頁(yè)（共1頁(yè)）《機(jī)器學(xué)習(xí)》期末考試試卷附答案一、選擇題（每題5分，共25分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)的主要目的是讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中____，以實(shí)現(xiàn)某些任務(wù)或預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)。A.抽取特征B.生成模型C.進(jìn)行推理D.分類(lèi)標(biāo)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(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案：A.監(jiān)督學(xué)習(xí)3.在決策樹(shù)算法中，節(jié)點(diǎn)的分裂是基于____進(jìn)行的。A.信息增益B.基尼不純度C.均方誤差D.交叉驗(yàn)證答案：A.信息增益4.支持向量機(jī)（SVM）的主要目的是找到一個(gè)超平面，將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)____。A.完全分開(kāi)B.盡量分開(kāi)C.部分分開(kāi)D.不分開(kāi)答案：B.盡量分開(kāi)5.哪種優(yōu)化算法通常用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型？A.梯度下降B.牛頓法C.擬牛頓法D.以上都對(duì)答案：D.以上都對(duì)二、填空題（每題5分，共25分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和____學(xué)習(xí)。A.半監(jiān)督B.強(qiáng)化C.主動(dòng)學(xué)習(xí)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(jìn)行特征選擇時(shí)，常用的評(píng)估指標(biāo)有____、____和____。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC值答案：B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC值4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dāng)我們說(shuō)一個(gè)模型具有很好的泛化能力時(shí)，意味著該模型在____上表現(xiàn)良好。A.訓(xùn)練集B.驗(yàn)證集C.測(cè)試集D.所有集答案：C.測(cè)試集三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要解釋什么是過(guò)擬合和欠擬合，并給出解決方法。2.請(qǐng)解釋什么是交叉驗(yàn)證，并說(shuō)明它的作用。答案：交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型泛化能力的方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)集分成若干個(gè)互斥的子集，輪流用其中若干個(gè)子集作為訓(xùn)練集，其余子集作為驗(yàn)證集，對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。作用：避免模型對(duì)某一部分?jǐn)?shù)據(jù)過(guò)度擬合，更準(zhǔn)確地估計(jì)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(fù)雜度。3.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹感知機(jī)（Perceptron）模型的工作原理和優(yōu)缺點(diǎn)。答案：感知機(jī)是一種最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它只有一個(gè)輸入層和一個(gè)輸出層，輸出層只有一個(gè)神經(jīng)元。感知機(jī)通過(guò)權(quán)重向量和輸入向量的內(nèi)積來(lái)計(jì)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(guò)不斷調(diào)整權(quán)重向量，使得模型能夠?qū)W習(xí)到一個(gè)線性可分的超平面。優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，易于理解，能夠解決線性可分問(wèn)題。缺點(diǎn)：不能解決非線性問(wèn)題，容易陷入局部最優(yōu)。四、應(yīng)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(guò)實(shí)驗(yàn)觀察到，當(dāng)數(shù)據(jù)集大小為100時(shí)，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(shè)我們使用梯度下降算法訓(xùn)練一個(gè)線性回歸模型，初始權(quán)重為[0,0]，學(xué)習(xí)率為0.01，損失函數(shù)為均方誤差。請(qǐng)問(wèn)在迭代過(guò)程中，第10次迭代后的權(quán)重是什么？答案：由于題目沒(méi)有給出數(shù)據(jù)集，我們無(wú)法給出確切的權(quán)重值。但是根據(jù)梯度下降算法的原理，權(quán)重將會(huì)根據(jù)損失函數(shù)的梯度不斷更新。具體地，權(quán)重更新公式為：w=w-learning_rate*gradient其中，`gradient`是損失函數(shù)關(guān)于權(quán)重的梯度。在每次迭代中，