《机器学习的基本原理》作业 一、选择题 1. 在监督学习中，以下哪个选项不是训练模型的步骤？ A. 数据预处理 B. 特征选择 C. 模型评估 D. 预测新数据 答案：D 解析：在监督学习中，训练模型的步骤通常包括数据预处理、特征选择和模型评估。预测新数据是在模型训练完成后进行的步骤，不属于训练模型的过程。 2. 以下哪种算法是一种无监督学习算法？ A. 线性回归 B. 决策树 C. K-means聚类 D. 支持向量机 答案：C 解析：K-means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇。其他选项（线性回归、决策树和支持向量机）都是监督学习算法。 3. 在机器学习中，过拟合是指？ A. 模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳 B. 模型在训练集和测试集上都表现良好 C. 模型在训练集上表现不佳，但在测试集上表现良好 D. 模型无法处理非线性问题 答案：A 解析：过拟合是指模型在训练集上学习得过于复杂，以至于捕捉到了训练集中的噪声或特定样本的细节，导致模型泛化能力差，在测试集上表现不佳。 4. 以下哪种方法是评估分类模型性能的常用指标？ A. 均方误差（MSE） B. 决定系数（R^2） C. 准确率（Accuracy） D. 平均绝对误差（MAE） 答案：C 解析：准确率是评估分类模型性能的常用指标之一，它表示正确分类的样本数占总样本数的比例。其他选项（均方误差、决定系数和平均绝对误差）通常用于回归问题的评估。 5. 在深度学习中，以下哪个组件不是神经网络的基本组成部分？ A. 输入层 B. 隐藏层 C. 输出层 D. 决策树层 答案：D 解析：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。决策树层不是神经网络的基本组成部分，而是另一种机器学习模型———决策树的组成部分。 二、填空题 6. 在机器学习中，_____是指通过某种算法从数据中自动提取特征的过程。 答案：特征工程 解析方法：特征工程是机器学习流程中的一个重要步骤，它涉及从原始数据中提取对模型有用的信息，并将这些信息转换为适合机器学习算法处理的特征。 7. 在深度学习中，_____是用来调整神经网络参数的一种技术，通过计算损失函数关于参数的梯度并更新参数以最小化损失函数。 答案：反向传播 解析方法：反向传播是一种优化算法，用于训练神经网络。它通过计算损失函数关于网络参数的梯度，并使用这些梯度来更新参数，从而最小化损失函数。 8. 在机器学习中，_____是一种评估模型泛化能力的指标，通过将数据集分为训练集和测试集来计算。 答案：交叉验证 解析方法：交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，它通过将数据集分为多个子集（折叠），并在每个子集上进行训练和测试，然后取平均值来估计模型的性能。 9. 在无监督学习中，_____是一种常用的聚类算法，通过迭代更新簇中心来最小化簇内样本的平方距离之和。 答案：K-means 解析方法：K-means是一种常用的聚类算法，它通过迭代更新簇中心来最小化簇内样本的平方距离之和。该算法需要预先指定簇的数量K。 10. 在监督学习中，_____是一种常用的回归算法，通过拟合一个线性模型来预测连续数值。 答案：线性回归 解析方法：线性回归是一种常用的回归算法，它通过拟合一个线性模型来预测连续数值。该算法假设自变量和因变量之间存在线性关系。 11. 在机器学习中，_____是一种常用的正则化技术，用于防止模型过拟合。 答案：L2正则化 解析方法：L2正则化是一种常用的正则化技术，用于防止模型过拟合。它通过在损失函数中添加一个正则项来限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。 12. 在无监督学习中，_____是一种常用的降维算法，通过保留数据的主要成分来减少特征数量。 答案：主成分分析（PCA） 解析方法：主成分分析是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换到新的坐标系下，使得任何投影的第一大方 ... ...
