2026知到答案 机器学习(中国计量大学) 最新智慧树满分章节测试答案
第一章 单元测试
1、多选题:
下列关于机器学习的描述中,哪些是正确的?
选项:
A:机器学习是人工智能的核心技术之一,通过让计算机从数据中学习规律和模式来实现主动决策
B:机器学习是一门单一学科,主要涉及计算机科学
C:机器学习与人类学习过程无关,是完全独立的计算机技术
D:机器学习的发展历史可以追溯到20世纪50年代的感知机
E:机器学习的发展经历了从逻辑推理到知识工程再到机器学习的演变过程
答案: 【机器学习是人工智能的核心技术之一,通过让计算机从数据中学习规律和模式来实现主动决策;
机器学习的发展历史可以追溯到20世纪50年代的感知机;
机器学习的发展经历了从逻辑推理到知识工程再到机器学习的演变过程】
2、单选题:
关于机器学习的发展历史,下列哪一项描述最准确反映了其演变过程?
选项:
A:机器学习始终以神经网络技术为主导,其他方法如支持向量机只是短暂出现的替代方案
B:机器学习在20世纪50年代直接从深度学习技术开始发展,跳过了逻辑推理和专家系统阶段
C:机器学习经历了从逻辑推理、知识工程到多元化发展的过程,最终在数据驱动下形成当前格局
D:机器学习的发展与人工智能无关,是独立形成的一个纯计算机科学技术领域
答案: 【机器学习经历了从逻辑推理、知识工程到多元化发展的过程,最终在数据驱动下形成当前格局】
3、判断题:
机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,使计算机系统能够利用数据和算法自动学习和改进其性能。
选项:
A:对
B:错
答案: 【对】
4、多选题:
关于机器学习的定义及其特点,下列哪些选项是正确的?
选项:
A:显著式编程通过直接告诉计算机输入与输出的对应关系来实现任务目标,而非显著式编程则让计算机从数据中自主总结规律
B:Tom Mitchell的数学化定义指出,机器学习的性能会随着经验E的增加而提高,这是一个典型的最优化过程
C:机器学习之父阿瑟·萨缪尔将其定义为在不直接针对问题进行显著式编程的情况下,赋予计算机学习能力的研究领域
D:机器学习是人工智能的核心,是通过计算手段利用经验改善系统性能,从而从数据中产生模型进行预测的方法
E:机器学习仅适用于解决数据存储和并行计算等计算密集型问题
答案: 【显著式编程通过直接告诉计算机输入与输出的对应关系来实现任务目标,而非显著式编程则让计算机从数据中自主总结规律;
Tom Mitchell的数学化定义指出,机器学习的性能会随着经验E的增加而提高,这是一个典型的最优化过程;
机器学习之父阿瑟·萨缪尔将其定义为在不直接针对问题进行显著式编程的情况下,赋予计算机学习能力的研究领域;
机器学习是人工智能的核心,是通过计算手段利用经验改善系统性能,从而从数据中产生模型进行预测的方法】
5、单选题:
阿瑟·萨缪尔在1959年首次提出“机器学习”这一术语时,将其定义为什么?
选项:
A:通过编程让计算机总结规律特征的研究领域
B:通过显著式编程赋予计算机学习能力的研究领域
C:通过直接编程使计算机能够自主改进性能的研究领域
D:在不直接针对问题进行显著式编程的情况下,赋予计算机学习能力的研究领域
答案: 【在不直接针对问题进行显著式编程的情况下,赋予计算机学习能力的研究领域】
6、单选题:
关于机器学习与人工智能及深度学习的关系,下列哪一项是正确的?
选项:
A:深度学习、机器学习和人工智能三者之间没有包含关系
B:机器学习是人工智能的核心,深度学习是机器学习的子集
C:深度学习是人工智能的核心,机器学习是深度学习的子集
D:人工智能是机器学习的核心,深度学习是人工智能的子集
答案: 【机器学习是人工智能的核心,深度学习是机器学习的子集】
7、判断题:
强化学习和无监督学习都无需使用预设标签,两者的区别仅在于强化学习需要与环境进行交互并获得反馈信号。
选项:
A:错
B:对
答案: 【错】
第二章 单元测试
1、多选题:
下列关于线性回归的表述,哪些是正确的?
选项:
A:线性回归模型具有可解释性强的特点
B:线性回归的目标是找到一个线性方程来描述输入变量与输出变量之间的关系
C:线性回归的预测结果必须是离散的类别
D:线性回归只能用于解决分类问题
E:线性回归可以用于预测连续的数值
答案: 【线性回归模型具有可解释性强的特点;
线性回归的目标是找到一个线性方程来描述输入变量与输出变量之间的关系;
线性回归可以用于预测连续的数值】
2、多选题:
关于多元线性回归模型的求解,以下哪些说法是正确的?
选项:
A:
矩阵
必须满秩才能确保正规方程有唯一解
B:偏置项可以通过增加特征向量的维度来处理
C:正规方程可以用于求解多元线性回归模型的参数
D:引入正则化可以解决特征之间的线性相关问题
E:最小二乘法能够保证模型的预测误差最小
答案: 【
矩阵
必须满秩才能确保正规方程有唯一解
;
偏置项可以通过增加特征向量的维度来处理;
正规方程可以用于求解多元线性回归模型的参数;
引入正则化可以解决特征之间的线性相关问题;
最小二乘法能够保证模型的预测误差最小】
3、判断题:
多元线性回归模型可以用于预测一个目标值与多个特征之间的关系。
选项:
A:对
B:错
答案: 【对】
4、判断题:
在多元线性回归中,当特征矩阵
的转置矩阵
与
相乘得到的矩阵
不是满秩矩阵时,必须引入正则化才能求解模型参数。
选项:
A:错
B:对
答案: 【错】
5、单选题:
关于L1正则化和L2正则化在机器学习中的特点和应用,下列哪项描述最准确?
选项:
A:L1正则化比L2正则化更适合处理多重共线性问题
B:L2正则化可以将特征的系数精确降为0,从而实现特征选择
C:L1正则化和L2正则化在数学上都可以直接求解闭式解,没有区别
D:L1正则化倾向于产生稀疏解,能够进行特征选择;L2正则化则更适用于防止过拟合,提高模型的稳定性
答案: 【L1正则化倾向于产生稀疏解,能够进行特征选择;L2正则化则更适用于防止过拟合,提高模型的稳定性】
6、单选题:
逻辑斯谛回归模型的核心作用是什么?
选项:
A:直接预测连续数值的输出
B:将线性输出的任意实数映射为(0, 1)之间的概率值
C:用于解决多分类问题
D:通过单位阶跃函数进行分类
答案: 【将线性输出的任意实数映射为(0, 1)之间的概率值】
7、单选题:
在处理多分类问题时,以下关于一对一(OvO)和一对其余(OvR)策略的描述中,哪一项是正确的?
选项:
A:OvR策略在训练每个分类器时只用到两个类别的样例,因此单个分类器的训练速度更快
B:OvR策略在测试阶段通过比较各分类器的置信度来决定最终类别,而OvO策略则通过投票机制决定
C:OvO策略的分类器数量与类别数成线性关系,而OvR策略的分类器数量与类别数的平方成正比
D:OvO策略在训练阶段需要为每个类别与其他所有类别分别训练一个分类器,因此在类别数较多时训练时间会更短
答案: 【OvR策略在测试阶段通过比较各分类器的置信度来决定最终类别,而OvO策略则通过投票机制决定】
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