《机器学习》期末考试试卷附答案

一、选择题（每题5分，共25分）

1. 机器学习的主要目的是让计算机从数据中____，以实现某些任务或预测未知数据。

A. 抽取特征

B. 生成模型

C. 进行推理

D. 分类标签

答案：B. 生成模型

2. K-近邻算法（K-NN）是一种____算法。

A. 监督学习

B. 无监督学习

C. 半监督学习

D. 强化学习

答案：A. 监督学习

3. 在决策树算法中，节点的是基于____进行的。

A. 信息增益

B. 基尼不纯度

C. 均方误差

D. 交叉验证

答案：A. 信息增益

4. 支持向量机（SVM）的主要目的是找到一个超平面，将不同类别的数据点____。

A. 完全分开

B. 尽量分开

C. 部分分开

D. 不分开

答案：B. 尽量分开

5. 哪种优化算法通常用于训练深度学习模型？

A. 梯度下降

B. 牛顿法

C. 拟牛顿法

D. 以上都对

答案：D. 以上都对

二、填空题（每题5分，共25分）

1. 机器学习可以分为监督学习、无监督学习和____学习。

A. 半监督

B. 强化

C. 主动学习

D. 深度

答案：A. 半监督

2. 线性回归模型是一种____模型。

A. 线性

B. 非线性

C. 混合型

D. 不确定型

答案：A. 线性

3. 在进行特征选择时，常用的评估指标有____、____和____。

A. 准确率

B. 召回率

C. F1 分数

D. AUC 值

答案：B. 召回率

C. F1 分数

D. AUC 值

4. 神经网络中的激活函数通常用于引入____。

A. 非线性

B. 线性

C. 噪声

D. 约束

答案：A. 非线性

5. 当我们说一个模型具有很好的泛化能力时，意味着该模型在____上表现良好。

A. 训练集

B. 验证集

C. 测试集

D. 所有集

答案：C. 测试集

三、简答题（每题10分，共30分）

1. 请简要解释什么是过拟合和欠拟合，并给出解决方法。

2. 请解释什么是交叉验证，并说明它的作用。

答案：交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，通过将数据集分成若干个互斥的子集，轮流用其中若干个子集作为训练集，其余子集作为验证集，对模型进行评估。

作用：避免模型对某一部分数据过度拟合，更准确地估计模型的泛化能力，帮助选择最优模型参数和调整模型复杂度。

3. 请简要介绍感知机（Perceptron）模型的工作原理和优缺点。

答案：感知机是一种最简单的神经网络模型，它只有一个输入层和一个输出层，输出层只有一个神经元。感知机通过权重向量和输入向量的内积来计算输出，如果输出大于0，则神经元兴奋，否则不兴奋。

工作原理：通过不断调整权重向量，使得模型能够学习到一个线性可分的超平面。

优点：实现简单，易于理解，能够解决线性可分问题。

缺点：不能解决非线性问题，容易陷入局部最优。

四、应用题（每题20分，共40分）

答案：根据信息增益的定义，信息增益越大，特征越重要。在这种情况下，我们可以通过实验观察到，当数据集大小为100时，信息增益已经比较稳定，因此选择最重要的特征所需的最小数据集大小为100。

2. 假设我们使用梯度下降算法训练一个线性回归模型，初始权重为[0, 0]，学习率为0.01，损失函数为均方误差。请问在迭代过程中，第10次迭代后的权重是什么？

答案：由于题目没有给出数据集，我们无法给出确切的权重值。但是根据梯度下降算法的原理，权重将会根据损失函数的梯度不断更新。具体地，权重更新公式为：

w = w - learning_rate * gradient

其中，`gradient`是损失函数关于权重的梯度。在每次迭代中，梯度会指向损失函数增长最快的方向。因此，经过10次迭代后，权重会向减小均方误差的方向更新。由于题目没有给出具体数据，我们无法计算出具体的权重值。