人工智能機器學(xué)習(xí)實驗教程及答案解析題目部分一、選擇題(每題2分，共10題)4.下列哪種模型最適合處理線性關(guān)系?A.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.線性回歸5.在模型評估中，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是什么?B.召回率C.精確率D.F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均6.下列哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)?A.邏輯回歸C.線性回歸D.支持向量機7.在特征工程中，下列哪種方法不屬于特征轉(zhuǎn)換?A.標(biāo)準(zhǔn)化B.歸一化C.特征選擇D.主成分分析8.在模型訓(xùn)練中，過擬合通常表現(xiàn)為什么?A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，在測試集上表現(xiàn)差B.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都差C.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都好D.模型訓(xùn)練時間過長9.在自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)主要用于什么?B.機器翻譯C.情感分析D.以上都是10.在模型調(diào)優(yōu)中，網(wǎng)格搜索和隨機搜索的區(qū)別是什么?A.網(wǎng)格搜索更高效，隨機搜索更低效B.網(wǎng)格搜索效率低，隨機搜索效率高二、填空題(每空1分，共10空)4.支持向量機的基本思想是找到一個超平面，使得樣本點到超平面的最大。8.在過擬合的情況下，可以通過和等方法10.在模型調(diào)優(yōu)中，是一種常用的超參數(shù)優(yōu)化方法。三、簡答題(每題5分，共5題)2.解釋什么是特征工程，并列舉三種常見的特征工程方法。四、編程題(每題15分，共2題)答案部分1.分類、回歸、聚類2.信息增益、基尼不純度5.提高模型性能、降低模型復(fù)雜度6.真正例在所有正例中的占比7.神經(jīng)元-監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到輸一無監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)或模式。例如，聚類和降維問題。一特征工程是指通過領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合模型學(xué)習(xí)的特征。常見的特征工程方法包括：一特征選擇：選擇對模型最有用的特征。一特征轉(zhuǎn)換：將特征轉(zhuǎn)換為更適合模型學(xué)習(xí)的形式，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、主成分分析等。一特征構(gòu)造：創(chuàng)建新的特征，以提高模型的性能。-交叉驗證是一種用于評估模型泛化能力的技術(shù)。在k折交叉驗證中，將數(shù)據(jù)集分成k個子集，每次用k-1個子集進行訓(xùn)練，剩下的1個子集進行測試，重復(fù)k次，最后取平均值。一使用交叉驗證的原因：一避免過擬合：通過多次訓(xùn)練和測試，可以更全面地評估模型的性一節(jié)約數(shù)據(jù)：相比于將數(shù)據(jù)集完全用于訓(xùn)練，交叉驗證可以更有效地利用數(shù)據(jù)。4.過擬合和欠擬合：一過擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)差。過擬合通常由于模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。-欠擬合：模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都不好。欠擬合通常由于模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的基本模式。一解決方法：一過擬合：可以通過正則化、Dropout、早停等方法來緩解。-欠擬合：可以通過增加模型的復(fù)雜度、增加特征、減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)等方法來解決。5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)：一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成。一輸入層：接收輸入數(shù)據(jù)。-隱藏層：進行數(shù)據(jù)的中轉(zhuǎn)和處理，可以有多層。一輸出層：輸出最終的預(yù)測結(jié)果。1.線性回歸模型：pythonfromsklearn.linea#生成樣本數(shù)據(jù)X=np.random.rand(100,1y=3*X+2+np.random.randn(100,1)*2#劃分訓(xùn)練集和測試集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_spltest_size=0.2,random_st#創(chuàng)建線性回歸模型model=LinearRegression()#訓(xùn)練模型model.fit(X_train,y_#預(yù)測測試集#計算均方誤差mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)pythonfromsklearn.treeimportfromsklearn.model_selectionimporttfromsklearn.metrics#生成樣本數(shù)據(jù)X=np.random.rand(100,2y=(X[:,0]+X[:,1]>10).astype(int)#劃分訓(xùn)練集和測試集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_st#創(chuàng)建決策樹分類器model=DecisionTree#訓(xùn)練模型model.fit(X_train,y_#預(yù)測測試集y_pred=model.predict#計算準(zhǔn)確率accuracy