《机器学习算法的主要类型》作业 一、选择题 1. 哪种机器学习算法是基于实例的学习？ A. 线性回归 B. K-最近邻（KNN） C. 逻辑回归 D. 支持向量机（SVM） 答案：B 解析：K-最近邻（KNN）是一种基于实例的学习方法，它通过计算新样本与训练集中每个样本的距离来确定其类别或属性值。其他选项（线性回归、逻辑回归和支持向量机）虽然也是监督学习算法，但它们不是基于实例的学习方法。 2. 以下哪种算法是无监督学习算法？ A. 线性回归 B. 决策树 C. K-means聚类 D. 支持向量机（SVM） 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. 在深度学习中，以下哪种结构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. 增强层 答案：D 解析：神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。增强层不是神经网络的基本组成部分，而是一种用于处理序列数据的特定类型的神经网络层。 4. 在机器学习中，集成学习是指？ A. 使用一个模型进行预测 B. 使用多个模型进行预测并结合它们的预测结果 C. 仅使用无监督学习算法 D. 仅使用监督学习算法 答案：B 解析：集成学习是指使用多个模型进行预测，并通过某种方式（如投票、平均等）结合它们的预测结果以提高整体性能。其他选项（使用一个模型进行预测、仅使用无监督学习算法、仅使用监督学习算法）都不符合集成学习的定义。 5. 在机器学习中，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。 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 ... ...
