MOOC 机器学习-浙江大学 中国大学慕课答案_第1页
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文档简介

MOOC机器学习-浙江大学中国大学慕课答案单元小测1、问题：以下学习策略中，使用的训练数据只有部分存在标签的是选项：A、半监督学习B、无监督学习C、监督学习D、以上都是正确答案:【半监督学习】2、问题：下面符合特征选择标准的是选项：A、越多越好B、越少越好C、选择能够反映不同事物差异的特征D、以上均不对正确答案:【选择能够反映不同事物差异的特征】3、问题：给定一定数量的红细胞、白细胞图像以及它们对应的标签，设计出一个红、白细胞分类器，这属于（）问题选项：A、监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、以上都可以正确答案:【监督学习】4、问题：给定一定数量的红细胞、白细胞图像，但是并不知道图像与标签的对应关系，设计一个红白细胞分类器，这属于（）问题选项：A、监督学习B、无监督学习C、半监督学习D、以上都可以正确答案:【无监督学习】5、问题：“没有免费的午餐定理”告诉我们选项：A、没有可以适应一切问题的算法B、对于一个特定的问题，任何算法都是一样好的C、设计好的算法是徒劳的D、我们不能对问题有先验假设正确答案:【没有可以适应一切问题的算法】单元小测1、问题：对于在原空间中线性不可分的问题，支持向量机（）选项：A、在原空间中寻找线性函数划分数据B、在原空间中寻找非线性函数划分数据C、利用核函数把数据映射到高维空间D、无法处理正确答案:【利用核函数把数据映射到高维空间】2、问题：混淆矩阵中FN（FalseNegative）的含义是（）选项：A、将正样本识别为正样本的数量（或概率）B、将正样本识别为负样本的数量（或概率）C、将负样本识别为正样本的数量（或概率）D、将负样本识别为负样本的数量（或概率）正确答案:【将正样本识别为负样本的数量（或概率）】3、问题：利用混淆矩阵计算识别率的公式是（）选项：A、TP/（TP+FP）B、TP/（TP+FN）C、（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）D、都不对正确答案:【（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）】4、问题：支持向量机只能解决数据线性可分的问题。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】5、问题：人为改变支持向量机的阈值可以同时增大TP、FP，从而提升算法的性能。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】6、问题：一个凸优化问题可以有多个极值点选项：A、正确B

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