机器学习与人工智能(支持向量机与决策树)习题与答案_第1页
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文档简介

一、填空题1.‌我们要用概率模型对数据和标签进行学习,需要数据/标签对服从某种概率分布,称为()。正确答案:数据生成分布2.‏在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为()。正确答案:剪枝二、判断题1.‏支持向量分类器的判断规则只由训练观测的一部分(支持向量)确定。正确答案:√2.‏支持向量机通过使用核函数来扩大特征空间。‎正确答案:√3.‎支持向量机可看作是一类简单、直观的最大间隔分类器的推广。‎正确答案:√4.‏支持向量是最靠近决策表面的数据点。正确答案:√5.‏树的内部结点用特征作标签,树枝用是否符合特征来标签。正确答案:√6.‍过拟合发生在模型太过偏向训练数据时,对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。正确答案:√7.​对于实值特征,可以用比较测试将数据划分为两部分,或者选择范围过滤。正确答案:√8.​决策树的节点有两种类型:内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类。正确答案:√9.‌过拟合发生在模型太过偏向训练数据时。正确答案:√10.‍决策树的修剪可以采用正则化的方法。正确答案:√三、单选题1.怎样理解非完美分类的超平面分类器?()A.允许小部分训练观测被误分。B.允许大部分训练观测被误分。C.两种说法都对。D.两种说法都不对。正确答案:A2.‍SVM算法的性能取决于()。A.核函数的选择B.核函数的参数C.软间隔参数CD.以上都是正确答案:D3.‏SVM算法的最小时间复杂度是O(n*n)。基于这一点,()规格的数据集并不适用于该算法。A.大数据集B.小数据集C.中数据集D.不受数据集大小的影响正确答案:A4.‌假定现在有一个四分类问题,你要用One-vs-all策略训练一个SVM的模型,你需要训练几个SVM模型?()A.1B.2C.3D.4正确答案:D5.‏在构建决策树时,需要计算每个用来划分数据特征的得分,选择分数最高的特征,以下可以作为得分的是?()A.熵B.基尼系数C.训练误差D.以上都是正确答案:D6.‎在决策树学习过程中,哪些情况可能会导致问题数据(特征相同但是标签不同)?()A.数据错误B.数据有噪音C.现有的特征不足以区分或决策D.以上都是正确答案:D7.‏在构建决策树时,以下属于处理有多个值的特征的方法的是()。A.处理成多个二值划分B.处理成多个划分C.以上都是D.以上都不是正确答案:C四、多选题1.‏常用的核函数有()。A.线性核B.径向核C.拉普拉斯核D.Sigmoid核正确答案:A、B、C、D2.‍下面哪些是SVM在实际生活中的应用。()A.文本分类B.图片分类C.新闻聚类D.手写字体识别正确答案:A、B、C、D3.‌在构建决策树时,以下属于处理实值特征的方法的是()。A.用比较测试将数据划分为两个部分B.处理成多个二值划分C.选择范围过滤D.以上都不是正确答案:A、C4.‌在下列哪些情况下可以为标签创建叶节点。(

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