2021 机器学习(温州大学) 最新满分章节测试答案

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引言引言课后测试
逻辑回归逻辑回归课后测验
回归回归课后测试
朴素贝叶斯朴素贝叶斯课后测验
机器学习实践机器学习实践课后测验
KNN算法 KNN算法课后测验
决策树决策树课后测验
集成学习集成学习课后测验
支持向量机支持向量机课后测验
聚类聚类课后测验
降维降维课后测验
关联规则关联规则课后测验
人工神经网络人工神经网络课后测验

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本课程起止时间为:2021-09-06到2022-01-10

引言引言课后测试

1、问题:哪一个是机器学习的合理定义？
选项：
A:机器学习从标记的数据中学习
B:机器学习能使计算机能够在没有明确编程的情况下学习
C:机器学习是计算机编程的科学
D:机器学习是允许机器人智能行动的领域
答案: 【机器学习能使计算机能够在没有明确编程的情况下学习】

2、问题:一个计算机程序从经验E中学习任务T，并用P来衡量表现。并且，T的表现P随着经验E的增加而提高。假设我们给一个学习算法输入了很多历史天气的数据，让它学会预测天气。什么是P的合理选择？
选项：
A:计算大量历史气象数据的过程
B:正确预测未来日期天气的概率
C:天气预报任务
D:以上都不
答案: 【正确预测未来日期天气的概率】

3、问题:回归问题和分类问题的区别是什么？
选项：
A:回归问题有标签，分类问题没有
B:回归问题输出值是离散的，分类问题输出值是连续的
C:回归问题输出值是连续的，分类问题输出值是离散的
D:回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同
答案: 【回归问题输出值是连续的，分类问题输出值是离散的】

4、问题:以下关于特征选择的说法正确的是？
选项：
A:选择的特征越多越好
B:选择的特征越少越好
C:选择的特征需尽可能反映不同事物之间的差异
D:以上说法均不对
答案: 【选择的特征需尽可能反映不同事物之间的差异】

5、问题:一个包含n类的多分类问题，若采用一对剩余的方法，需要拆分成多少次？
选项：
A:1
B:n-1
C:n
D:n+1
答案: 【n-1】

6、问题:机器学习方法传统上可以分为( )类。
选项：
A:3
B:4
C:7
D:2
答案: 【3】

7、问题:哪些机器学习模型经过训练，能够根据其行为获得的奖励和反馈做出一系列决策？
选项：
A:监督学习
B:无监督学习
C:强化学习
D:以上全部
答案: 【强化学习】

8、问题:机器学习这个术语是由( )定义的？
选项：
A:James Gosling
B:Arthur Samuel
C:Guido van Rossum
D:以上都不是
答案: 【Arthur Samuel 】

9、问题:哪种开发语言最适合机器学习？( )
选项：
A:C
B:Java
C:Python
D:HTML
答案: 【Python】

10、问题: ( )是机器学习的一部分，与神经网络一起工作。
选项：
A:人工智能
B:深度学习
C:A和B
D:以上都不是
答案: 【深度学习】

11、问题: ( )是可用于标记数据的机器学习算法。
选项：
A:回归算法
B:聚类算法
C:关联规则算法
D:以上都不是
答案: 【回归算法】

12、问题:谷歌新闻每天收集非常多的新闻，并运用( )方法再将这些新闻分组，组成若干类有关联的新闻。于是，搜索时同一组新闻事件往往隶属同一主题的，所以显示到一起。
选项：
A:回归
B:分类
C:聚类
D:关联规则
答案: 【聚类】

13、问题:下列哪些学习问题不属于监督学习？( )
选项：
A:聚类
B:降维
C:分类
D:回归
答案: 【聚类;
降维】

14、问题:下列哪些学习问题不属于监督学习？( )
选项：
A:回归
B:分类
C:聚类
D:关联规则
答案: 【聚类;
关联规则】

15、问题:机器学习的方法由( )等几个要素构成。
选项：
A:模型
B:损失函数
C:优化算法
D:模型评估指标
答案: 【模型;
损失函数;
优化算法;
模型评估指标】

16、问题:对于非概率模型而言，可按照判别函数线性与否分成线性模型与非线性模型。下面哪些模型属于线性模型？
选项：
A:K-means
B:k近邻
C:感知机
D:AdaBoost
答案: 【K-means;
k近邻;
感知机】

17、问题:朴素贝叶斯属于概率模型。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

18、问题:根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性，这是一个回归问题。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

19、问题:大部分的机器学习工程中，数据搜集、数据清洗、特征工程这三个步骤绝大部分时间，而数据建模，占总时间比较少。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

20、问题:已知你朋友的信息，比如经常发email的联系人，或是你微博的好友、微信的朋友圈，我们可运用聚类方法自动地给朋友进行分组，做到让每组里的人们彼此都熟识。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

逻辑回归逻辑回归课后测验

1、问题:一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求：
选项：
A:二分类问题
B:多分类问题
C:回归问题
D:聚类问题
答案: 【多分类问题】

2、问题:以下关于分类问题的说法错误的是？
选项：
A:分类属于监督学习
B:分类问题输入属性必须是离散的
C:多分类问题可以被拆分为多个二分类问题
D:回归问题在一定条件下可被转化为多分类问题
答案: 【分类问题输入属性必须是离散的】

3、问题:以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是（）
选项：
A:逻辑回归用于处理分类问题，线性回归用于处理回归问题
B:线性回归要求输入输出值呈线性关系，逻辑回归不要求
C:逻辑回归一般要求变量服从正态分布，线性回归一般不要求
D:线性回归计算方法一般是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是似然估计法。
答案: 【逻辑回归一般要求变量服从正态分布，线性回归一般不要求】