机器学习期末试题及答案

一、选择题

1. 机器学习是一种： A. 人工智能子领域 B. 数据分析工具 C. 算法库 D. 编程语言

答案：A. 人工智能子领域

2. 以下哪种算法是无监督学习算法？ A. 决策树 B. 支持向量机 C. K均值聚类 D. 朴素贝叶斯 答案：C. K均值聚类

3. 在机器学习中，过拟合是指： A. 模型无法适应新数据 B. 模型过于简单

C. 模型过于复杂 D. 模型的精度较低 答案：C. 模型过于复杂

4. 机器学习任务中的训练集通常包括： A. 特征和标签 B. 标签和模型参数 C. 特征和模型参数 D. 特征、标签和模型参数 答案：A. 特征和标签

5. 在机器学习中，用于评估模型性能的常见指标是： A. 准确率 B. 回归系数 C. 损失函数 D. 梯度下降 答案：A. 准确率 二、填空题

1. 监督学习中，分类问题的输出是离散值，而回归问题的输出是________________。

答案：连续值/实数值

2. 机器学习中的特征工程是指对原始数据进行________________。 答案：预处理

3. ________________是一种常见的集成学习算法，通过构建多个弱分类器来提高整体模型的性能。

答案：随机森林

4. K折交叉验证是一种常用的评估模型性能和调参的方法，其中K代表______________。

答案：折数/交叉验证的次数

5. 在机器学习中，优化算法的目标是最小化或最大化一个称为______________的函数。

答案：目标函数/损失函数 三、简答题

1. 请简要解释什么是过拟合，并提出至少三种防止过拟合的方法。 答：过拟合是指在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。防止过拟合的方法包括：

- 数据集扩充：增加更多的训练样本，从而减少模型对特定数据的过度拟合。

- 正则化：通过在损失函数中引入正则化项，约束模型的复杂度，防止模型过分拟合训练数据。

- 交叉验证：使用交叉验证方法对模型进行评估，通过评估模型在不同数据集上的性能，选择性能较好的模型。

- 特征选择：选择最相关的特征，去除冗余或无关的特征，以减少模型的复杂度。

2. 请简要解释有监督学习和无监督学习的区别，并提供一个具体的例子。

答：有监督学习是指训练数据中包含了输入和输出的标签信息，目标是通过已知输入和输出来预测新数据的标签。无监督学习是指训练数据中只有输入特征，没有输出标签，目标是根据数据的内在结构、分布或相似性进行聚类、降维等操作。

具体例子：

假设我们有一组包含房屋面积和销售价格的数据。如果我们要根据已有数据预测新房屋的销售价格，这就是一个有监督学习的问题。而如果我们只有房屋面积的数据，但没有任何关于价格的信息，我们可以使用聚类算法将相似大小的房屋分组，这是一个无监督学习的问题。

四、编程题

请编写一个简单的线性回归模型，根据以下训练数据预测新数据的结果。

训练数据： x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [3, 5, 7, 9, 11] 提示：

可以使用Python的NumPy库实现线性回归模型。 ```python

import numpy as np

x_train = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y_train = np.array([3, 5, 7, 9, 11]) # 拟合线性模型

coefficients = np.polyfit(x_train, y_train, 1) slope = coefficients[0] intercept = coefficients[1] # 预测新数据

x_test = np.array([6, 7, 8, 9, 10]) y_test = slope * x_test + intercept print(\"预测结果：\ ```

以上代码中，`polyfit`函数用于拟合线性模型，`polyfit(x, y, 1)`表示拟合一个一次多项式，返回的系数中，索引0对应斜率，索引1对应截距。最后通过计算斜率和截距，对新数据进行预测。

五、总结

本文介绍了机器学习期末试题及答案，包括选择题、填空题、简答题和编程题。在选择题中，涉及了机器学习的基本概念和常见算法。填空题考察了特征工程和集成学习等内容。简答题解释了过拟合和有监督学习与无监督学习的区别，并给出了防止过拟合的方法和具体例子。最后的编程题展示了一个简单的线性回归模型的实现。通过本文的介绍，读者可以对机器学习的基本概念和常见问题有一定的了解和认识。