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未知驱动探索，专注成就专业

机器的征途空天科技期末考试答案

一、选择题

1.A

2.B

3.C

4.D

5.A

6.C

7.B

8.D

9.C

10.A

二、填空题

1.机器学习

2.神经网络

1

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3.数据预处理

4.深度学习

5.监督学习

6.特征工程

7.支持向量机

8.正则化

9.强化学习

10.超参数

三、判断题

1.错误

2.正确

3.错误

4.正确

5.正确

2

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四、简答题

1.什么是机器学习？

机器学习是一种人工智能的分支，它通过对大量数据的学习和分析，帮助机器

从中获取知识并做出智能决策，而不需要明确的编程指令。

2.请解释什么是过拟合和欠拟合？

过拟合指的是模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的情况。过拟

合可能是由于模型过于复杂并对训练集数据过度匹配造成的。

欠拟合指的是模型在训练集和测试集上表现都不好的情况。欠拟合可能是由于

模型过于简单而不能很好地拟合数据造成的。

3.请解释什么是交叉验证？

交叉验证是一种评估模型性能的方法。它将数据集分成训练集和验证集，通过

多次训练和验证的过程来得到模型的平均性能。常用的交叉验证方法有k折交叉

验证，将数据集分成k份，每次取其中的一份作为验证集，其余k-1份作为训练

集，最后将k次的性能指标取均值得到最终的评估结果。

4.请解释什么是深度学习？

深度学习是一种机器学习的方法，它模拟人脑的神经网络结构，通过多层神经

元进行信息处理和学习。深度学习算法能够自动地从数据中学习特征，并且在处理

大规模数据时具有很强的表达能力。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语

言处理等领域取得了很大的成功。

3

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五、编程题

```pythonimportnumpyasnp

定义sigmoid函数

defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))

定义softmax函数

defsoftmax(x):exp_x=np.exp(x)returnexp_x/np.sum(exp_x)

输入数据

x=np.array([1,0.5,0.2])

定义权重和偏置

w=np.array([[0.5,0.2,0.1],[0.3,0.1,-0.1],[-0.1,0.3,-0.2]])

b=np.array([0.1,-0.1,0.2])

计算隐藏层输出

h=sigmoid(np.dot(w,x)+b)

计算输出层输出

y=softmax(h)

4

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