机器学习理论与方法智慧树知到期末考试答案2024年

机器学习理论与方法智慧树知到期末考试答案2024年机器学习理论与方法已知在所有男子中有5%是色盲，在所有女子中有0.25%是色盲，随机抽一个人人发现患色盲症，问其是男子的概率是多少（）。

A:0.25%B:5%C:50%D:95%答案:95%协同过滤算法的特点是其特征量和数据比较多。（）

A:错误B:正确答案:正确我们应该选择熵减最小的属性作为目前节点的划分属性。（）

A:错误B:正确答案:错误最近邻算法中，只能用欧氏距离来计算样本之间的距离。（）

A:错B:对答案:错没办法使用精确度来衡量聚类分析的好坏。（）

A:错误B:正确答案:正确半监督学习可以借助于无标签数据进行学习。（）

A:错误B:正确答案:正确熵是一种用来描述物体混乱程度和不确定性的度量，可以用来量化属性的纯度。（）

A:正确B:错误答案:正确最近邻算法的核心思想是“如果两个样本靠的近，那么它们的标签也相同”。（）

A:错误B:正确答案:正确基于内容的推荐系统中,如果我们既没有电影的特征，也没有用户的特征，可以通过协同过滤的方法同时学习这两者。（）

A:正确B:错误答案:正确如果所选变量间具备较强相关性，那么不适合进行因子分析。（）

A:错误B:正确答案:错误最近邻算法也需要训练过程。（）

A:正确B:错误答案:错误核函数是一个相似度函数。（）

A:错误B:正确答案:正确同等情况下，大模型一定要比小模型效果更好。（）

A:正确B:错误答案:错误Boosting集成倾向于减少偏差。（）

A:正确B:错误答案:正确决策树是基于规则的树状结构的算法，可解释性较强。（）

A:错误B:正确答案:正确最近邻算法的一个重要问题是k值如何选择。（）

A:正确B:错误答案:正确决策树模型是利用层级节点对数据进行分类的模型。（）

A:正确B:错误答案:正确基于CharRNN的生成，本质上也是一种预测任务。（）

A:错误B:正确答案:正确线性分子表示方式，如SMILES，包含了分子的全部信息，并能直观地展示出分子的结构。（）

A:错误B:正确答案:错误偏差-方差分解可以用来判断模型是否过拟合。()

A:正确B:错误答案:正确single-cellRNA-seq数据具有高通量的特点，对计算复杂度高的算法是一个巨大的挑战。（）

A:错误B:正确答案:正确逻辑回归主要用来解决分类问题。()

A:错误B:正确答案:正确朴素贝叶斯有超参数可以调节，方便提高准确度。（）

A:正确B:错误答案:错误线性SVM模型不需要交叉验证进行参数的最优选择。（）

A:错误B:正确答案:错误在异常值检测中，对于不符合高斯分布的特征，我们需要将其转化为高斯分布。（）

A:错误B:正确答案:正确基于内容的推荐系统的目标是，找到一个参数，使得收益函数的收益总和达到最大。（）

A:正确B:错误答案:正确一个硬币，投掷10次，7次正面，3次反面，则最大似然估计此硬币扔一次，正面的概率是多少（）。

A:0.5B:无法计算C:0.7D:0.3答案:AI参考:正确答案是C：0.7。\n根据题意，硬币正面出现的概率大于反面出现的概率，因此最大似然估计此硬币扔一次，正面的概率是7/10=0.7。因此，选项C是正确答案。选项A和D都与题意不符，选项B则无法计算。'假设有一个二分类问题，数据量比每一个样本的特征要少，则以下哪一个核函数更加适用SVM（）。

A:高次多项式核函数B:二次核函数C:线性核函数D:径向基核函数答案:AI参考:正确选项是【D:径向基核函数】。\n\n在二分类问题中，如果数据量比每一个样本的特征要少，那么需要选择一个能够更好地利用样本间信息的核函数。径向基核函数是一种常用的核函数，它能够将样本映射到高维空间，并利用样本间的距离来计算相似度，从而更好地发现样本间的关系。因此，在数据量比特征量少的情况下，径向基核函数更加适用SVM。其他选项中，高次多项式核函数和二次核函数通常需要更多的特征量才能更好地利用样本间的信息，而线性核函数则过于简单，无法充分利用样本间的信息。'以下哪种任务最适合于深度学习（）。

A:根据今年某地医院的流行病报告对未来一年的流行病进行预测B:根据病人的家族病史预测病人患某遗传病的概率C:根据病人的身高、体重、体脂含量等指标评估病人的健康程度D:根据病理切片数据判断病人是否患有某种疾病答案:AI参考:正确答案是D:根据病理切片数据判断病人是否患有某种疾病。\n\n深度学习是一种机器学习技术，主要用于处理和识别大量的、复杂的、非线性的数据。病理切片数据是一种非线性的、高维度的数据，非常适合于深度学习技术进行处理和识别。因此，选项D是最适合于深度学习的任务。选项A、B、C虽然也涉及到数据分析和预测，但它们的数据相对简单，不适合深度学习技术。'如何提高模型复杂度（）。

A:减少神经元个数B:增大学习率C:减少数据量D:增加网络层数答案:AI参考:正确答案是【D:增加网络层数】。\n\n提高模型复杂度，就是使模型结构变得更复杂。可以通过增加神经网络层的数量来提高模型复杂度。同时需要注意，增加网络层数可能会带来过拟合的风险，因此需要结合其他优化方法如正则化等来防止过拟合。而减少神经元个数、增大学习率和减少数据量都会使模型变得简单，不符合提高模型复杂度的目的。因此，选项D“增加网络层数”是正确的答案。'假设把癌症病人判为正常人的误判损失是100，把正常人判为癌症病人的误判损失是10，把感冒病人判为癌症的误判损失是8，即L（正常|癌症）=100，L（癌症|正常）=10，L(癌症|感冒)=8，现在，我们经过计算知道有一个来体检的员工的后验概率分别为：p(正常|各项指标)=0.2，p(感冒|各项指标)=0.4,p（癌症|各项指标)=0.4。将这个员工判为癌症的条件风险为（）。

A:24B:3.2C:5.2D:27.2答案:AI参考:根据题目所给的信息，我们可以使用贝叶斯公式来计算将这个员工判为癌症的条件风险。已知p(正常|各项指标)=0.2，p(感冒|各项指标)=0.4，p(癌症|各项指标)=0.4。那么，将这个员工判为癌症的条件风险为：\r\n\r\nL(癌症|各项指标)=L(癌症|正常)×p(正常|各项指标)+L(癌症|感冒)×p(感冒|各项指标)\r\n\r\n=10×0.2+8×0.4=3.2\r\n\r\n因此，答案为B，即3.2。'召回率(Recall)如何计算（）

A:2*TP⁄(2*TP+FP+FN)B:TP⁄(FP+FN)C:TP⁄(TP+FN)D:TP⁄(TP+FP)答案:AI参考:正确答案是【B:TP⁄(FP+FN)】。\n\n召回率(Recall)是用来衡量系统识别准确性的指标，计算公式为：召回率=TP/(TP+FP+FN)，其中TP表示正类中被正确识别的样本数，FP表示负类中被误判为正类的样本数，FN表示负类中被正确忽略的样本数。选项B就是正确的计算公式。选项A和D没有考虑漏检的样本，选项C中TP被错误放在分母，故错误。'某人向靶心重复独立的射击了4次，每次命中目标的概率为0.7，则此人能命中两次的概率（）

A:0.21B:0.09C:0.49D:0.2646答案:AI参考:答案：B\n推理过程：某人向靶心重复独立的射击了4次，每次命中目标的概率为0.7，即此人不中靶的概率都是0.3，此题所求的概率等于在四次不中靶的条件下能命中两次的概率，故其概率为1减去四次都中靶的概，即(1-0.7)的4次方乘以两次命中目标的概率等于(0.3)的4次方乘以(0.7)的两次方，即(0.3)的4次方乘以(0.7)的两次方等于0.09。因此，正确答案为B。'聚类分析算法在什么时候停止？（）

A:重复十次迭代以后B:使得组间距离达到最大的时候C:中心点不再变多的时候D:组内距离最小的时候答案:AI参考:正确选项是D:组内距离最小的时候。\n\n聚类分析的目标是将数据划分为几个不同的群体，使得同一群体内的数据点尽可能接近，而不同群体之间的数据点尽可能远离。因此，当聚类算法将数据点划分到不同的群体中，并且每个群体内部的距离最小，即达到了聚类的目标。此时，聚类算法可以停止运行。因此，选项D“组内距离最小的时候”是正确的停止聚类分析算法的时机。选项A、B、C都不是正确的停止时机，因为它们没有考虑到聚类分析的目标和原则。'模型蒸馏中，训练student模型的数据，其label来源于（）。

A:经过归一化的真实数据labelB:真实数据的label+teacher模型的输出C:真实数据的labelD:teacher模型的输出答案:AI参考:正确选项是C：真实数据的label。\n\n在模型蒸馏中，训练student模型的数据的label应该是真实数据的label，因为蒸馏模型的目标是复制原始模型的性能，而原始模型的label是真实数据的label。经过归一化的真实数据label或真实数据的label+teacher模型的输出可能影响原始数据的分布，从而导致模型性能下降。teacher模型的输出通常是用于优化和调整学生模型的参数。因此，答案为C。'Inception中的1*1卷积的作用是（）。

A:使模型更“宽”B:有效提高模型性能C:对齐尺寸D:降维，降低模型参数量答案:AI参考:在Inception中的1*1卷积主要作用是降维，降低模型参数量。这种卷积核的特殊之处在于它只对输入图像的一部分进行卷积，从而减少了参数的数量，同时保留了重要的特征信息。这种设计使得模型在保持高性能的同时，参数量大大减少，从而提高了模型的效率和可扩展性。因此，正确答案是D：降维，降低模型参数量。'假设从医院中采集了100个病人的转录组测序数据，其中转录组测序数据测量了1000个重要基因的表达量，模型用上述数据学习对病人的类型进行划分，则以下哪些描述是错误的？（）

A:该问题属于无监督问题B:该问题中特征的维度为1000C:该问题中特征的维度为100D:该问题中一共有100个样本E:该问题属于自监督问题F:该问题中一共有1000个样本答案:AI参考:正确选项为：E\n\n该问题属于无监督问题，特征的维度为1000，样本的数量为100个，样本中包含基因表达量数据。该问题属于基因表达量数据特征的学习问题，即根据基因表达量的数据对病人类型进行划分，属于无监督学习问题。特征的维度是指模型需要学习分析的数据特征的数量，在这个问题中，特征的维度为1000，因为转录组测序数据测量了1000个重要基因的表达量。样本的数量为100个，因为从医院中采集了100个病人的转录组测序数据。因此，选项E是错误的，其他选项都是正确的。'下面哪些关于K-means和GMM两种聚类算法的说法是正确的？（）

A:K-means属于无监督学习，GMM属于半监督学习。B:K-means属于hardClustering，GMM属于softClusteringC:K-means每个点只分配到一个类，而GMM可以分配到多个类中。D:由于协方差为单位矩阵，故K-means聚类的形状是圆形的，而GMM是椭圆型的。答案:AI参考:正确选项为：\n\nB:K-means属于hardClustering，GMM属于softClustering\nC:K-means每个点只分配到一个类，而GMM可以分配到多个类中。\n\n解释如下：\n\nA选项中，K-means和GMM都属于无监督学习，不属于半监督学习。\n\nD选项中，K-means和GMM聚类的形状与协方差矩阵没有直接关系，聚类的形状主要取决于数据本身的分布和聚类算法的参数设置。\n\nK-means是一种硬聚类算法，每个数据点只属于一个类别；而GMM是一种软聚类算法，允许数据点属于多个类别。'如何保证集成学习的异质性（）。

A:不同的模型算法B:不同的损失函数C:从训练数据中采样不同的子集进行训练D:不同的学习率答案:AI参考:正确选项是【ABCD】：\n\n要保证集成学习的异质性，需要从以下四个方面入手：\n\n1.不同的模型算法：集成学习通常使用不同的模型算法来构建集成模型，这样可以增加模型的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。\n\n2.不同的损失函数：在训练集成模型时，可以使用不同的损失函数来优化不同的模型参数，这样可以增加模型的多样性，提高模型的性能。\n\n3.从训练数据中采样不同的子集进行训练：这样可以保证每个模型都有不同的训练数据，从而增加模型的多样性。\n\n4.不同的学习率：学习率是优化算法中的一个重要参数，不同的学习率可能会影响模型的训练过程和最终性能。在集成学习中，可以使用不同的学习率来训练不同的模型，从而增加模型的多样性。\n\n因此，正确答案是ABCD，这四个因素都需要考虑到，才能保证集成学习的异质性。'以下哪些是SVM的应用（）。

A:图像分类B:癌症预后预测C:文本与超文本分类答案:AI参考:正确选项为：A:图像分类，C:文本与超文本分类。\n\nSVM是一种支持向量机分类器，主要用于分类任务，特别是对于小样本数据和二分类问题效果较好。SVM可以应用于图像分类、文本分类等任务。因此，选项A和C都是SVM的应用场景。而选项B癌症预后预测是一个医学应用场景，需要更复杂的算法和技术支持，SVM可能不是最佳选择。'以下哪些方法可以降低过拟合（）

A:正则化B:减少模型复杂度C:增加特征数量D:增加训练数据量答案:AI参考:正确选项为：A:正则化B:减少模型复杂度\n\n减少模型复杂度和正则化是常用的方法来降低过拟合。而增加特征数量、增加训练数据量则可能导致欠拟合或过拟合。\n\n正则化方法可以控制模型复杂度，通过添加L1、L2等惩罚项来控制模型的复杂度，避免过拟合。而减少模型复杂度可以通过简化模型结构，如减少层数、减少节点数等方式来实现。这两种方法都能有效地降低过拟合风险。\n\n特征数量和训练数据量对过拟合的影响是相对的。增加特征数量可能会增加模型的复杂性，进而增加过拟合的风险；而增加训练数据量可以提供更多的信息，有助于减少过拟合，但也需要考虑数据的质量和多样性。因此，选项C和D在某些情况下可能会适得其反。'以下对于最近邻算法描述正确的有（）。

A:能很好的处理样本标签不平衡问题B:预测过程复杂度低C:核心思想非常直观，可解释性好D:不需要训练过程答案:AI参考:以下对于最近邻算法描述正确的有：A、C\n\n最近邻算法是一种基于距离的分类算法，它的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的某一点附近，那么它也应该是某个类的样本。该算法根据数据在特征空间中的分布，为每个类别找出最近邻样本，从而对新样本进行分类。最近邻算法的特点是：对于每个类别只找最近邻，而不是所有的样本，因此其预测过程复杂度较低。同时，由于该算法是基于距离的，因此对于样本标签不平衡问题也能很好的处理。\n\n然而，最近邻算法需要手动选择最近邻的标准，这可能会影响算法的准确性和效率。此外，由于该算法是基于距离的，因