半监督学习与机器学习应用解析

118、说明半监督学习的重要性。列举一些机器学习的商业实际应用。

半监督学习的重要性

无监督学习由于只能处理无标签数据存在局限性，无法处理多种应用，而半监督学习在训练过程中会考虑少量有标签的数据，解决了这一问题。它更有效，可用于解决各种现实世界的机器学习问题。

在数据集100%无标签的情况下，该学习技术会手动标记少量数据来训练基础模型，然后进行伪标记，利用部分训练好的基础模型对其余无标签数据进行预测。随着迭代次数增加，模型准确性提高，可用于新的预测。

机器学习的商业实际应用

强化学习（RL）的应用包括玩游戏（如下棋）、机器人决策、自动驾驶汽车、运筹学、遗传算法（GA）、群体智能等。人工神经网络（ANNs）也有商业实际应用。

119、以下哪一个不是去模糊化的方法？i) 最大隶属度原则 ii) 最大隶属度均值法 iii) 凸最大隶属度法 iv) 加权平均法

iii) 凸最大隶属度法。去模糊化的方法有最大隶属度原则、最大隶属度均值法、加权平均法，不存在凸最大隶属度法。

120、一个输入图像被转换为28×28的大小，使用一个7×7的滤波器，步长为1。卷积矩阵的大小是多少？i) 22×22 ii) 21×21 iii) 28×28 iv) 7×7

i) 22×22。计算卷积后矩阵大小的公式为：

$$
\text{输出大小} = \frac{W - F + 2P}{S} + 1
$$

其中：

• $ W $：输入图像的宽度（28）
• $ F $：滤波器的宽度（7）
• $ P $：填充值（默认为0）
• $ S $：步长（1）

将 $ W = 28 $，$ F = 7 $，$ P = 0 $，$ S = 1 $ 代入公式，可得：

$$
\frac{28 - 7 + 2 \times 0}{1} + 1 = 22
$$

因此，卷积后矩阵的大小为 22×22 。

121、Core is the set of attributes that is common to all _ _____ formed for an information system. i) Decision rules ii) Equivalence relations iii) Reducts iv) Approximation sets

iii) Reducts。核心（Core）是信息系统中所有约简（reducts）共有的属性集。

122、在遗传算法中，适应度函数的作用是什么？i) 它决定了基因突变发生的概率。ii) 它衡量了单个解决方案完成手头任务的效果。iii) 它控制父母之间的交叉操作。iv) 它记录了算法中的总代数。

ii) 它衡量了单个解决方案完成手头任务的效果。适应度函数或评估函数在遗传算法中通过为当前种群中的每个染色体分配一个适应度分数来确定一个解决方案的优劣，也就是衡量单个解决方案完成任务的效果。

适应度函数：

• 不决定基因突变发生的概率
• 不控制交叉操作
• 也不记录总代数

123、在模糊神经元中，“去模糊化”过程的目的最恰当的描述是哪一项？i) 将模糊输出转换为精确值 ii) 在反向传播过程中计算误差梯度 iii) 初始化神经网络中的连接权重 iv) 将模糊输入组合成单个模糊输出

i) To convert fuzzy output into crisp values（将模糊输出转换为精确值）。

去模糊化是将模糊集转换为精确集的过程，也就是将模糊输出转换为精确值。

124、在模糊遗传系统中，适应度函数的作用是什么？i) 评估模糊规则对特定问题的适用性 ii) 计算交叉和变异操作的概率 iii) 表示输入数据的模糊程度 iv) 将连续变量转换为离散值

i) 评估模糊规则对特定问题的适用性。在模糊遗传系统中，适应度函数使用模糊逻辑评估种群中个体的适应度，模糊隶属函数用于将染色体的遗传信息映射到语言术语，代表每个语言术语的真实程度，模糊适应度函数考虑每个语言术语的隶属度来确定个体的整体适应度，也就是评估模糊规则对特定问题的适用性；而适应度函数不能计算交叉和变异操作的概率、表示输入数据的模糊程度以及将连续变量转换为离散值，所以

ii)、iii)、iv) 错误。

125、贝叶斯定理中的概率P(A|B)可以表示为：i) P(A|B) = P(A,B)P(B)/P(A) ii) P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B) iii) P(A|B) = P(B|A)P(B)/P(A) iv) P(A|B) = P(A,B)P(A)/P(B)

ii) P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B)

126、贝叶斯规则可以用于以下哪个方面？i) 回答概率查询 ii) 处理训练和测试数据 iii) 构建决策树 iv) 创建节点簇

贝叶斯推理基于贝叶斯定理，广泛应用于各个领域，用于对不确定性进行建模、参数估计、假设检验和在不确定情况下进行决策等。这些应用本质上都与回答概率查询相关，所以贝叶斯规则可以用于回答概率查询，答案选i)。

127、模糊逻辑的创始人是谁？模糊逻辑中隶属函数是如何定义的？

模糊逻辑的创始人是 Lotfi A. Zadeh 。

在模糊逻辑中，隶属函数是模糊神经元的基础，它们定义了每个语言术语或模糊集的隶属度。这