第一章 单元测试

1、单选题：
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:机器学习是计算机编程的科学
C:机器学习能使计算机能够在没有明确编程的情况下学习
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、单选题：
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:正确预测未来日期天气的概率
B:计算大量历史气象数据的过程
C:都不对
D:天气预报任务
答案: 【正确预测未来日期天气的概率】

3、单选题：
回归问题和分类问题的区别是什么？（ ）
选项：
A:回归问题输出值是连续的，分类问题输出值是离散的
B:回归问题有标签，分类问题没有
C:回归问题输出值是离散的，分类问题输出值是连续的
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、单选题：
以下关于特征选择的说法正确的是？（ ）
选项：
A:选择的特征需尽可能反映不同事物之间的差异
B:均不对
C:选择的特征越少越好
D:选择的特征越多越好
答案: 【选择的特征需尽可能反映不同事物之间的差异】

5、单选题：
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:n-1
B:n+1
C:1
D:n
答案: 【n-1】

第二章 单元测试

1、单选题：
以下哪组变量之间存在线性回归关系？（ ）
选项：
A:正方形的边长与面积
B:正三角形的边长与周长
C:儿子的身高与父亲的身高
D:学生的性别与他的成绩
答案: 【正三角形的边长与周长】

2、单选题：
以下说法错误的是？（ ）
选项：
A:正则项的目的是为了避免模型过拟合
B:损失函数越小，模型训练得一定越好
C:最小二乘法不需要选择学习率
D:残差是预测值与真实值之间的差值
答案: 【损失函数越小，模型训练得一定越好】

3、单选题：
哪些算法不需要数据归一化？（ ）
选项：
A:决策树
B:KNN
C:K-means
D:SVM
答案: 【决策树】

4、单选题：
以下哪些方法不能用于处理欠拟合？（ ）
选项：
A:增大正则化系数
B:对特征进行变换，使用组合特征或高维特征
C:增加模型复杂度
D:增加新的特征
答案: 【增大正则化系数】

5、单选题：
关于特征选择，下列对 Ridge 回归和 Lasso 回归说法正确的是？（ ）
选项：
A:都不对
B:Ridge 回归适用于特征选择
C:Lasso 回归适用于特征选择
D:两个都适用于特征选择
答案: 【Lasso 回归适用于特征选择】

本门课程剩余章节答案为付费内容

支付后可长期查看

有疑问请添加客服QQ：2025479448反馈

购买期末请+QQ：2025479448

如遇卡顿看不了请换个浏览器即可打开

请看清楚了再购买哦，电子资源购买后不支持退款哦