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《机器学习导论》第三章题集

课程名称：机器学习导论

考试形式：课后练习

满分：100分

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注意事项：

1.本题集共四部分，总分100分。

2.请将答案写在答题纸上。

3.所有题目必须回答，选择题请将正确答案的字母填在答题纸上，其余题目请将答案写清楚。

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第一部分选择题（共20题，每题2分，共40分）

1.机器学习的主要任务是（）

A.数据可视化

B.提取特征

C.模型训练和预测

D.数据采集

2.在监督学习中，模型的目标是（）

A.发现数据中的模式

B.在未标注数据上进行预测

C.学习数据的输入和输出关系

D.根据输入自动生成标注数据

3.线性回归模型的损失函数通常使用（）

A.交叉熵

B.均方误差

C.0-1损失

D.绝对值误差

4.决策树算法的主要优点是（）

A.能处理非线性关系

B.对大规模数据有良好表现

C.计算复杂度低

D.对数据的噪声敏感

5.支持向量机的核心思想是通过（）找到分类边界。

A.最小化误差

B.寻找最小间隔

C.寻找最大间隔

D.寻找最小损失

6.K-近邻算法的计算复杂度主要取决于（）

A.数据集的维度

B.数据点之间的距离度量

C.邻居数量K

D.数据集大小

7.神经网络的基本组成单元是（）

A.权重

B.节点

C.激活函数

D.神经元

8.随机森林模型的优势在于（）

A.解释性强

B.容易过拟合

C.不容易过拟合

D.只能处理分类任务

9.深度学习的一个显著特点是（）

A.能自动提取特征

B.对小数据集表现良好

C.训练时间短

D.易于理解和解释

10.在模型评估中，交叉验证的作用是（）

A.防止数据泄漏

B.提高模型准确性

C.防止过拟合

D.增加数据量

11.在分类任务中，混淆矩阵中的TP表示（）

A.预测为正类，实际为负类

B.预测为负类，实际为负类

C.预测为正类，实际为正类

D.预测为负类，实际为正类

12.正则化的主要作用是（）

A.减少模型复杂度

B.增加模型复杂度

C.减少训练时间

D.增加模型准确性

13.在梯度下降优化过程中，学习率过大会导致（）

A.模型收敛速度加快

B.模型无法收敛

C.模型准确率提高

D.模型复杂度降低

14.下列哪种方法是处理类别不平衡问题的常用方法？（）

A.数据扩充

B.下采样

C.数据清理

D.数据标准化

15.隐马尔可夫模型最适合用于（）

A.图像处理

B.自然语言处理中的序列数据建模

C.预测连续型数据

D.数据降维

16.卷积神经网络主要用于处理（）

A.自然语言处理

B.时间序列数据

C.图像和视频数据

D.数据挖掘

17.自适应梯度算法（AdaGrad）的一个优点是（）

A.能自动调整学习率

B.能处理大规模数据

C.在稀疏数据上表现较差

D.训练速度快

18.支持向量机中的核函数作用是（）

A.增加数据维度

B.将非线性问题转换为线性问题

C.降低维度

D.减少训练时间

19.在聚类算法中，K-means算法的主要目标是（）

A.找到最近邻

B.最小化簇内距离

C.寻找数据的最佳分割点

D.最大化簇间距离

20.随机梯度下降的一个主要缺点是（）

A.计算复杂度高

B.对大规模数据集不适用

C.可能陷入局部最优

D.计算效率低

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第二部分填空题（共10题，每题2分，