机器学习期末练习题

最新推荐文章于 2025-04-24 13:35:25 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 期末 练习题
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KNN

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决策树

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朴素贝叶斯

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SVM

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adaboost

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这个题的答案给的有问题，推荐看完这个解析

41、AdaBoost算法原理的举例推演

梯度下降法

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Kmeans

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Apriori

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SVD

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重要的评估指标（注意F1 score）

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机器学习算法总结

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过拟合和欠拟合产生的原因：

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解决欠拟合(高偏差)的方法

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解决过拟合(高方差)的方法：

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模式识别/机器学习百题（含大部分答案）
Chris's Notes
03-16 14万+
一、概论1、简述模式的概念和它的直观特性，解释什么是模式识别，同时绘出模式识别系统的组成框图，并说明各部分的主要功能特性。对于存在于时间和空间中，可观察的物体，如果我们可以区分它们是否相同或相似，都可以称之为“模式”（或“模式类”）。模式所指的不是事物本身，而是从事物中获得的信息。因此，模式常常表现为具有时间和空间分布的信息。模式的直观特性包括：可观察性，可区分性，相似性。模式识别就是对模式的区分和
机器学习期末考试题库【最全考试题库】
qq_62660798的博客
01-25 7592
本文有特别详细的机器学习这门课期末考试会考到的相关的概念，并配有相关的习题，大家把这一块学明白了，考试可以有很大的助力，喜欢的朋友点一下关注吧，持续关注我，我会后面陆续更新更多的资源哟~（づ￣3￣）づ╭❤～
机器学习北航2025年春试题
最新发布
qq_41589446的博客
04-24 242
第七道：svm支持向量机，核函数，与决策树比较优缺点，决策树的流程以及算法介绍。第一道大题：给出样本，包含正例和负例。计算混淆矩阵及相关数值，P、R、F1等。第九道：开放题，大模型与传统机器学习方法比较优势；第五道：解释集成学习，从串行boosting和并行bagging介绍流程。第六道：解释PCA最大方差、最小均方误差；第三道：最小错误率贝叶斯；解释+计算最小风险率贝叶斯。第四道：kmeans流程介绍，与GMM比较优缺点。第二道大题：感知机准则求权重矩阵。第八道：反向传播更新w。
【机器学习】【期末复习】有关机器学习的计算题可供期末复习参考（带本人手写解答与思考）
网瘾中心呼唤爱的博客
06-26 1万+
本文为学校课程《机器学习》的期末复习材料，主要是关于一些机器学习模型的计算题的解答过程。
机器学习期末考试题
公众号：风景邮递Yuan的博客
01-07 5462
答：先初始化，然后根据参数进行正向计算，将得到的结果传入损失函数经过计算得到损失值，然后进行反向传播，把损失值反向传给神经网络的各层，让各层根据损失值调整权重，向损失值减小的方向靠近，从而指引了网络权重调整的方向，重复上述操作，直到损失值小于某个值。算法步骤：首先选取k个类簇的质心，对各个样本点计算它们各个质心所在位置的欧式距离，并将其归入到相距距离最小质心所在的簇，重新计算各个簇的质心。答：主要思想：K-均值通过样本间的距离来衡量它们之间的相似度，而两个样本距离越远，则相似度越低，否则相似度越高。
机器学习期末复习题
wfs66的博客
06-17 6768
10折交叉验证(10-fold cross validation)，将数据集分成十份，轮流将其中9份做训练1份做验证，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证求均值，例如：10次10折交叉验证，以求更精确一点。维数灾难(Curse of Dimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。过拟合：在训练集中表现的特别优秀，贴合训练数据的特征，但是没有泛化能力，在新的数据集中无法做出准确的预测。
机器学习期末题库
热门推荐
Destiny_159的博客
06-14 3万+
1.属于监督学习的机器学习算法是：贝叶斯分类器2.属于⽆监督学习的机器学习算法是：层次聚类3.⼆项式分布的共轭分布是：Beta分布4.多项式分布的共轭分布是：Dirichlet分布5.朴素贝叶斯分类器的特点是：假设样本各维属性独⽴6.下列⽅法没有考虑先验分布的是：最⼤似然估计7.对于正态密度的贝叶斯分类器，各类协⽅差矩阵相同时，决策函数为：线性决策函数8.下列属于线性分类⽅法的是：感知机9.下列⽅法不受数据归⼀化影响的是：决策树10.下列分类⽅法中不会⽤到梯度下降法的是：最⼩距离分类器11.下列⽅法使⽤最⼤
机器学习期末复习题及答案
06-18
根据提供的文件信息，我们可以整理并深入探讨其中涉及的机器学习知识点。这些知识点涵盖了单选题、多选题、名词解释、简答题等不同形式的问题及其答案解析。 ### 一、单项选择题知识点详解 1. **机器学习把数据集...
电子科技大学 机器学习 期末考试
08-19
这些知识点构成了机器学习的基础，理解和掌握它们对于在电子科技大学的机器学习期末考试中取得好成绩至关重要。同时，随着深度学习的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术的发展，现代机器...
机器学习期末测试练习题3.pdf
11-27
"机器学习期末测试练习题" 本资源是机器学习领域中的期末测试练习题，共包含 13 道题目，涵盖了机器学习中的多个方面，包括感知器算法、支持向量机算法、线性回归、激活函数、神经网络、权重初始化、学习率衰减、...
机器学习期末复习试卷.doc
11-25
机器学习期末复习试卷 机器学习是人工智能的核心技术之一，涉及到计算机科学、数学、统计学、神经网络等领域。机器学习的主要目标是使机器能够自主学习、自主决策和自主改进，而不需要人为干预。下面是机器学习期末...
机器学习期末考试题库（大题问答）七月在线总结.pdf
12-29
研究生本科生机器学习课程考试题库总结，题目难度均为期末考试所能涉及。up主是软件研究生，和同学一起整理了，课程考试考到了绝大多数内容，复习效果绝佳。如能合你的口味，请点赞鼓励原创。
1_2019研究生《机器学习》期末试题参考答案20200104.docx
05-16
期末考试答案1_2019研究生《机器学习》期末试题参考答案202001041_2019研究生《机器学习》期末试题参考答案20200104
中科大机器学习期末试卷
01-18
中科大机器学习期末试卷，13年，16年，17年三张试卷。
机器学习试卷
03-14
机器学习的试卷和答案，包括华盛顿大学、MIT等世界顶级机器学习课程的试卷，适合期末复习等使用方式，其中包括各种人工智能算法的解析，对于想对机器学习、人工智能方面有更多了解的朋友很有帮助
【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题2,8+多选题15,16+单选题39,40】
vector的博客
12-25 4764
这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库，自留做复习用的???? ???? ???? 加油加油！ 这两道题目都与概率图模型有关，知识点可以看这篇博文： 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-概率图模型：贝叶斯网络+马尔科夫随机场 考点：图概率分布 计算题2 第一幅图考察马尔可夫随机场的概率分布： 第二幅图考察贝叶斯模型的概率分布: 这两个题目关键就是要记住公式就不会出错。 计算题8 第一步是写出概率的因子分解式，然后根据表格里面提供的概率数据挨个计算。 答案在写公式时省
【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题6】
vector的博客
01-04 2170
这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库，自留做复习用的???? ???? ???? 加油加油！ 计算题6：最大似然估计法 完全是一个数学问题了，先来复习一下最大似然估计吧。 最重要的是写出某个事件各个样本的概率P，连乘之后令导数为0来求参数。在这个题目中X=抛硬币事件，只说明了一次取值，即只要一个样本，那概率的连乘就是该概率本身了。 ...
机器学习测试、期末考试题（部分）
qq_62913618的博客
06-19 1795
答案解析：def compute_cost(x, y, w, b): m = x.shape[0] cost_sum = 0 for i in range(m): f_wb = w * x[i] + b cost = (f_wb - y[i]) ** 2 cost_sum = cost_sum + cost total_cost = (1 / (2 * m)) * cost_sum。逻辑回归的输入是线性回归的输出；
【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题5+单选题19,20+简答题21】
vector的博客
12-27 4275
这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库，自留做复习用的???? ???? ???? 加油加油！ 目录计算题5ID3C4.5CART 知识点可以参考博主的这篇文章 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-非线性分类：决策树 计算题5 ID3 C4.5 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/cd6ea68a611846ca8ae98fb6265e5dc9.png?#pic_left =500) 红色数值表示和老师提供的标准答
湖南大学机器学习期末考试题
03-20
### 关于湖南大学机器学习课程期末考试题目及相关资料 #### 一、关于机器学习的概念与发展背景 机器学习是一种通过算法和统计模型来分析数据的技术，其核心目标是让计算机能够从经验中自动改进性能[^2]。这种技术广泛应用于模式识别、自然语言处理等领域。 #### 二、湖南大学机器学习课程的相关资源 对于湖南大学的《机器学习》课程，虽然无法直接提供具体的历年试题，但可以通过以下方式获取相关复习材料： - **课后习题**：参考已有的课后练习题集，这些题目通常涵盖了课程中的重要知识点[^1]。 - **教师PPT**：利用课堂上划的重点内容作为主要复习依据，尤其是那些被反复提及的部分。 - **优快云及其他在线平台**：许多学生会在论坛分享自己的笔记或者总结文档，这可能包括一些典型的考试点以及解题思路。 #### 三、备考建议与技巧 为了更好地准备此类考试，可以采取如下策略： - 复习理论基础的同时注重实践操作能力培养； - 结合具体案例理解抽象概念的应用场景； - 定期做模拟测试检验掌握程度，并针对薄弱环节加强训练。 ```python # 示例代码展示如何加载数据集用于简单的线性回归预测任务 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression X, y = np.random.rand(100).reshape(-1, 1), np.random.rand(100) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) print(f'Coefficient of determination R^2 is {model.score(X_test, y_test)}') ``` 上述代码片段展示了基本的数据建模流程之一——构建简单线性关系估计器的过程，这对于熟悉实际编程环境下的ML方法很有帮助。
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