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第一章的题目
填空题
1、常见的机器学习算法有_________、___________、___________（随意列举三
个）
答：逻辑回归、最大熵模型、k-近邻模型、决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向
量机、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、降维、聚类、深度学习
2、sklearn.model_selection中的train_test_split函数的常见用法为
______,______,______,______=train_test_split(data,target)（填写测试集和训练集
名称，配套填写，例如x_train,x_test）
答：x_trainx_testy_trainy_test
3、根据机器学习模型是否可用于生成新数据，可以将机器学习模型分为
_________和_________。
答：生成模型判别模型
4、训练一个机器学习模型往往需要对大量的参数进行反复调试或者有哪些信誉好的足球投注网站，这一
过程称为______。其中在训练之前调整设置的参数，称为_________。
答：调参超参数
5、根据样本集合中是否包含标签以及半包含标签的多少，可以将机器学习分为
____________、____________和______________。
答：监督学习半监督学习无监督学习
判断题
1、根据模型预测输出的连续性，可以将机器学习算法适配的问题划分为分类问
题和线性问题。（F）（回归问题）
2、决策树属于典型的生成模型。（F）（判别模型）
3、降维、聚类是无监督学习算法（T）
4、当我们说模型训练结果过拟合的时候，意思是模型的泛化能力很强（F）（很
差）
5、训练误差和泛化误差之间的差异越小，说明模型的泛化性能越好。（T）
选择题
1、以下属于典型的生成模型的是（D）
A、逻辑回归B、支持向量机C、k-近邻算法D、朴素贝叶斯分类器
2、以下属于解决模型欠拟合的方法的是（C）
A、增加训练数据量B、对模型进行裁剪C、增加训练过程的迭代次数D、
正则化
3、构建一个完整的机器学习算法需要三个方面的要素，分别是数据、模型、（A）。
A、性能度量准则B、评估C、验证D、训练和验证
4、以下属于典型的判别模型的是（B）
A、高斯混合模型B、逻辑回归C、隐马尔可夫模型D、生成对抗网络
5、train_test_split函数的test_size参数规定了测试集占完整数据集的比例，默认
取（B）
A、0.5B、0.25C、0.2D、0.75
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