2020 机器学习与人工智能(河北科技大学) 最新满分章节测试答案
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本课程起止时间为:2020-03-09到2020-09-01
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第一讲 机器学习简介 第一讲测验
1、 问题:机器学习可以用于哪些情形？
选项：
A:人类无法解释的专业知识
B:模型需要基于大量数据
C:当人类专业知识不存在
D:模型必须定制
答案: 【人类无法解释的专业知识;
模型需要基于大量数据;
当人类专业知识不存在;
模型必须定制】
2、 问题:以下哪些属于监督学习？
选项：
A:朴素贝叶斯
B:支持向量机
C:聚类
D:决策树
答案: 【朴素贝叶斯;
支持向量机;
决策树】
3、 问题:机器学习的类型有？
选项：
A:半监督学习
B:有监督学习
C:无监督学习
D:强化学习
答案: 【半监督学习;
有监督学习;
无监督学习;
强化学习】
4、 问题:有监督学习是分类同时定性的，而无监督学习是先聚类后定性的。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
5、 问题:半监督学习没标签数据的数量常常远大于有标签数据的数量。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
第二讲 机器学习的评估方法 第二讲测验
1、 问题:不平衡问题的领域有？
选项：
A:医学诊断
B:预测罕见事件
C:检测欺诈
D:预测故障/失效
答案: 【医学诊断;
预测罕见事件;
检测欺诈;
预测故障/失效】
2、 问题:识别任务中，召回率是被预测为“正面”的测试数据中结果是正确的比例。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【识别任务中，精确度是被预测为“正面”的测试数据中结果是正确的比例，召回率是标签为“正面”的测试数据中预测正确的比例。】
第三讲 回归分析 第三讲测验
1、 问题:下列两个变量之间的关系，哪个是函数关系
选项：
A:学生的性别与数学成绩
B:人的工作环境与健康状况
C:正方形的边长与面积
D:儿子的身高与父亲的身高
答案: 【正方形的边长与面积】
2、 问题:在线性回归方程y=a+bx中，回归系数b表示
选项：
A:当x=0时，y的平均值
B:x变动一个单位时，y的实际变动量
C:y变动一个单位时，x的平均变动量
D:x变动一个单位时，y的平均变动量
答案: 【x变动一个单位时，y的平均变动量】
3、 问题:若每一吨铸铁成本y（元）与铸件废品率x%建立的回归方程y=56+8x，下列说法正确的是
选项：
A:废品率每增加1%，成本每吨增加64元
B:废品率每增加1%，成本每吨增加8%
C:废品率每增加1%，成本每吨增加8元
D:废品率每增加1%，成本每吨增加56元
答案: 【废品率每增加1%，成本每吨增加8元】
4、 问题:若根据x与y之间的一组数据求得两个变量之间的线性回归方程为y=a+bx，已知：数据x的平均值为2，数据y的平均值为3，则
选项：
A:回归直线必过点（2，3）
B:回归直线不一定过点（2，3）
C:点（2，3）在回归直线上方
D:点（2，3）在回归直线下方
答案: 【回归直线必过点（2，3）】
5、 问题:回归分析的研究对象是具有相关关系的变量。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
第四讲 回归方法 第四讲测验
1、 问题:分类树和回归树分别被用于预测什么类型的变量？
选项：
A:定性变量，定性变量
B:定性变量，定量变量
C:定量变量，定量变量
D:定量变量，定性变量
答案: 【定性变量，定量变量】
2、 问题:k最近邻法的基本要素有？
选项：
A:k的选择
B:观测类别
C:决策规则
D:距离度量
答案: 【k的选择;
决策规则;
距离度量】
3、 问题:LDA和QDA都假设每一类观测服从正态分布，但是LDA假设每一类观测都有自己的方差（或者协方差矩阵）。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【LDA和QDA都假设每一类观测服从正态分布，但是LDA假设所有类的方差（或者协方差矩阵）是相同的，QDA假设每一类观测都有自己的方差（或者协方差矩阵）。】
4、 问题:从偏差-方差权衡的角度看，AdaBoost主要关注降低偏差，因此AdaBoost能基于泛化性能相当弱的分类器构建出很强的集成分类器。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
5、 问题:贝叶斯分类器将待判别的样本分类到使得样本的后验概率达到最大的那个类中。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
第五讲 支持向量机 第五讲测验
1、 问题:SVM算法的性能取决于？
选项：
A:核函数的选择
B:核函数的参数
C:软间隔参数C
D:以上都是
答案: 【以上都是】
2、 问题:常用的核函数有？
本文章不含期末不含主观题！！
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