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机器学习口算练习题及答案2023

一、选择题

1.下面哪个不是机器学习常见的算法分类？

A.监督学习

B.非监督学习

C.强化学习

D.自然语言处理

答案：D

2.机器学习中的回归任务是指：

A.分类问题

B.预测数值问题

C.聚类问题

D.强化学习问题

答案：B

3.以下哪个算法适用于文本分类任务？

A.K均值算法

B.支持向量机算法

C.决策树算法

D.随机森林算法

答案：B

4.在机器学习中，过拟合问题可以通过以下方法解决：

A.增加训练数据

B.减少模型复杂度

C.使用正则化技术

D.所有选项都适用

答案：D

5.以下哪个评估指标适用于非平衡数据集的分类任务？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1-score

答案：D

二、填空题

1.在机器学习中，模型的训练数据被称为________。

答案：训练集

2.机器学习中常用的特征选择方法有________和________。

答案：过滤法，包装法

3.机器学习中，用于评估模型性能的常用方法是________。

答案：交叉验证

4.以下是监督学习算法的例子：________和________。

答案：决策树，随机森林

5.机器学习中常用的集成学习方法有________和________。

答案：Bagging，Boosting

三、解答题

1.请简要说明机器学习中的监督学习和非监督学习的区别。

答：监督学习是指通过已有的标记数据集来训练模型，从而能够根

据输入数据进行预测或分类。而非监督学习则是指在没有标记的数据

集中寻找数据的结构和模式，通过聚类和降维等技术进行数据分析。

监督学习需要有标签的数据作为输入和输出的对应关系，而非监督学

习则不需要。

2.请解释机器学习中的过拟合问题，并提供解决方法。

答：过拟合是指机器学习模型在训练集上表现良好，但在新的数据

上表现较差的问题。过拟合的原因是模型过于复杂，过度拟合了训练

集中的噪音或细节。解决过拟合问题的方法包括增加训练数据以减少

过拟合的可能性、减少模型复杂度以避免过度拟合、使用正则化技术

对模型参数进行约束等。

3.请简要介绍机器学习中的集成学习方法。

答：集成学习是指将多个学习器组合起来进行学习，并通过特定的

策略来决定最终的预测或分类结果。常见的集成学习方法有Bagging和

Boosting。Bagging通过有放回地从训练集中采样生成多个子模型，并

最后通过投票或取平均的方式得到最终的结果。Boosting则是通过训练

一系列的弱学习器，每个弱学习器都在前一个学习器的误差上进行调

整，最终将各个学习器的结果加权融合得到最终结果。

考虑到排版的要求，上述练习题及答案的整理如下。希望对您有所

帮助。

选择题：

1.下面哪个不是机器学习常见的算法分类？

A.监督学习

B.非监督学习

C.强化学习

D.自然语言处理

答案：D

2.机器学习中的回归任务是指：

A.分类问题

B.预测数值问题

C.聚类问题

D.强化学习问题

答案：B

3.以下哪个算法适用于文本分类任务？

A.K均值算法

B.支持向量机算法

C.决策树算法

D.随机森林算法

答案：B

4.在机器学习中，过拟合问题可以通过以下方法解决：

A.增加训练数据

B.减少模型复杂度

C.使用正则化技术

D.所有选项都适用

答案：D

5.以下哪个评估指标适用于非平衡数据集的分类任务？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1-score

答案：D

填空题：

1.在机器学习中，模型的训练数据被称为________。

答案：训练集

2.机器学习中常用的特征选择方法有________和________。

答案：过滤法，包装法

3.机器学习中，用于评估模型性能的常用方法是________。

答案：交叉验证

4.以下是监督学习算法的例子：________和________。

答案：决策树，随机森林

5.机器学习中常用的集成学习方法有________和________。

答案：Bagging，Boosting

解答题：

1.请简要说明机器学习中的监督学习和非监督学习的区别。

答：监督学习是指通过已有的标记数据集来训练模型，从而能够根