机器学习练习题选

本文探讨了模式识别中马式距离与欧式距离的特点,分析了基本K-均值算法的影响因素,讨论了统计模式分类问题中不同准则的应用,以及特征向量相关系数对聚类算法结果的影响。

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91.模式识别中,马式距离较之于欧式距离的优点是(C、D)。
A.平移不变性; B.旋转不变性; C尺度不变性; D.考虑了模式的分布

 

92.影响基本K-均值算法的主要因素有(ABD)。
A.样本输入顺序;
B.模式相似性测度;
C.聚类准则;
D.初始类中心的选取

 

93.在统计模式分类问题中,当先验概率未知时,可以使用(BD)。
A. 最小损失准则; 
B. 最小最大损失准则;
C. 最小误判概率准则; 
D. N-P判决

 

94.如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度,则影响聚类算法结果的主要因素有(BC)。
A. 已知类别样本质量; B. 分类准则; C. 特征选取; D. 量纲

 

95.欧式距离具有(A B );马式距离具有(A B C D )。
A. 平移不变性; B. 旋转不变性; C. 尺度缩放不变性; D. 不受量纲影响的特性

### 关于机器学习期末考试中的画图题 在准备机器学习期末考试时,针对画图题的练习非常重要。这类题目通常涉及算法的理解及其可视化表示。以下是几种常见的机器学习画图题类型以及如何应对这些类型的建议。 #### 1. 数据分布与特征空间绘制 此类题目可能要求考生根据给定的数据集描绘数据点的位置,并标记不同类别的样本。这有助于理解分类器的工作机制和决策边界的概念[^4]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs # 创建模拟二分类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=42) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis') plt.title('Data Distribution and Feature Space Visualization') plt.show() ``` 此代码片段展示了如何使用 `matplotlib` 和 `sklearn` 库来创建并展示一个简单的二维数据分布图表。 #### 2. 决策树结构绘图 对于基于树的方法如决策树和支持向量机等模型来说,能够手动画出其内部节点分裂过程是非常有益处的学习方式之一。通过这种方式可以更直观地了解模型是如何做出预测决定的[^5]。 ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree from sklearn.model_selection import train_test_split # 使用之前生成的数据训练一棵简单决策树 clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3).fit(X_train, y_train) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) plot_tree(clf, filled=True, rounded=True, class_names=['Class A', 'Class B'], feature_names=['Feature 1', 'Feature 2']) ax.set_title('Decision Tree Structure Diagram') plt.show() ``` 这段Python脚本说明了怎样利用Scikit-Learn库内的工具函数快速构建并显示一颗已训练好的决策树图形化视图。 #### 3. 聚类效果评估图 聚类分析也是机器学习领域内重要的无监督学习方法之一。为了验证所参数设置是否合理有效,可以通过肘部法则或者轮廓系数等方式来进行定量评价;同时也可以借助散点图配合颜色编码的方式展现各类簇之间的相对位置关系[^6]。 ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X) labels = kmeans.labels_ plt.figure(figsize=(7, 7)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=50, cmap='viridis') centers = kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75); plt.title('Clustering Effect Evaluation Plot'); plt.show() print(f'Silhouette Score: {silhouette_score(X, labels):.3f}') ``` 上述例子中不仅包含了K均值聚类的结果可视化部分,还计算了一个常用的度量指标——轮廓分数(Silhouette Score),用于衡量聚类的质量好坏程度。
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