【MOOC】模式识别-青岛大学 中国大学慕课MOOC答案

【MOOC】模式识别-青岛大学中国大学慕课MOOC答案第一章绪论部分的单元测试1、【单选题】下列关于模式识别的说法中,错误的是()本题答案：【模式识别研究的问题就是如何通过机器实现样本的特征提取】2、【单选题】下列属于非监督识别的是本题答案：【CT图像的分割】3、【单选题】关于监督模式识别与非监督模式识别的描述错误的是本题答案：【非监督模式识别对样本的分类结果是唯一的】4、【判断题】若已知特征的情况下,一定可以通过模式识别方法得到特征和类别之间的对应关系.本题答案：【错误】5、【判断题】在模式识别中，样本的特征构成特征空间，特征数量越多越有利于分类。本题答案：【错误】6、【判断题】一个典型的模式识别系统由原始数据获取与预处理、特征提取与选择、分类器设计或聚类、后处理四部分组成。本题答案：【正确】7、【判断题】已知一定数量的数据,就可以通过监督模式识别来实现类别的划分本题答案：【错误】贝叶斯决策理论测试（一）1、【单选题】贝叶斯决策是通过计算样本后验概率的大小来进行决策的，下面表达式中wi代表类别，x代表样本，能够表示后验概率的是（）本题答案：【P(wi|x)】2、【单选题】下面关于基于最小风险的贝叶斯决策的描述中，错误的是（）本题答案：【最小风险的贝叶斯决策当中，决策的数量和样本类别的数量一定是相等的。】3、【单选题】基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式，下列不能表达其决策规则的是（）本题答案：【先验概率】4、【判断题】基于最小错误率的贝叶斯决策的核心思想是将样本判别为后验概率最大的类别。本题答案：【正确】5、【判断题】如果在采取每一个决策或行动时，都使条件风险最小，则对所有的x做出决策时，其期望风险也必然最小。本题答案：【正确】6、【判断题】最小风险的贝叶斯决策的判别规则是将样本x判别为条件风险最小的那个类别。本题答案：【正确】7、【判断题】错误率是所有服从同样分布的独立样本上错误概率的平均值。本题答案：【正确】概率密度函数的估计的单元测试1、【单选题】下面关于最大似然估计的说法中错误的是（）本题答案：【在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个不确定的量。】2、【单选题】下列表达中不能影响贝叶斯估计结果的是（）本题答案：【数据的线性变换】3、【判断题】最大似然函数估计认为最有可能出现的样本就是似然函数最大的样本。本题答案：【正确】4、【判断题】贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量，要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计。本题答案：【正确】5、【判断题】在贝叶斯学习的过程中，训练样本数量越多，估计值越接近与真实值。本题答案：【正确】6、【判断题】随着训练样本数的增多，待估计参数的函数会趋近于δ函数。本题答案：【正确】7、【判断题】贝叶斯估计的方法类似于贝叶斯决策，也需要定义损失函数。本题答案：【正确】超平面的一些问题：1、【判断题】超平面的法线方向与判别函数的权向量的方向是垂直的本题答案：【错误】2、【判断题】分类面的位置是由判别函数的阈值决定的本题答案：【正确】关于Fisher线性判别1、【判断题】好的投影方向应该使不同类别的样本均值之差尽量大，类内的样本尽量聚集。本题答案：【正确】2、【判断题】经过fisher准则投影后得到的最佳投影方向是投影后两类样本分类面的法线方向。本题答案：【正确】关于感知器算法和最小平方误差判别的测验1、【单选题】下面关于感知器算法的说法正确的是（）本题答案：【样本经过增广化处理后样本和权向量的维数都会增加一维。】2、【单选题】下面关于最小平方误差判别的说法中错误的是（）本题答案：【梯度下降法求解使误差长度的平方和最小的权值时不需要赋初值。】3、【判断题】在感知器算法中可以通过梯度下降法找到合适的权向量a。本题答案：【正确】4、【判断题】在求解权向量a的过程中，需要定义一个准则函数，准则函数的形式是唯一的，并且一定是权向量a的函数。本题答案：【错误】5、【判断题】最小平方误差判别方法中的准则函数是误差长度的平方和。本题答案：【正确】6、【判断题】在LMS算法中求解出的权向量与常数b无关。本题答案：【错误】7、【判断题】感知器准则函数是用权向量a与所有的错分样本的乘积来表示对错分样本的惩罚。本题答案：【错误】8、【判断题】在感知器算法中感知器准则函数取得最大值时所对应的权向量a就是所要寻找的合适的权向量。本题答案：【错误】关于fisher线性判别准则的测验1、【单选题】下面关于fisher线性判别准则的说法中错误的是本题答案：【经过fisher准则投影后得到的最佳投影方向就是投影后两类样本的分类面】2、【单选题】在基于样本直接设计分类器时，不属于分类器设计三要素的是本题答案：【参数的类型】3、【判断题】在线性判别函数的表达式中，一般情况下，权向量w的维数和样本的维数是一致的。本题答案：【正确】4、【判断题】分类面的位置是由判别函数的阈值决定的。本题答案：【正确】5、【判断题】经过fisher准则投影后得到的最佳投影方向是投影后两类样本分类面的法线方向。本题答案：【正确】单元测试（一）1、【单选题】下面关于分段线性判别函数的说法中错误的是本题答案：【在类别的各个维度不对称的情况下，可以考虑使用分段线性距离分类器。】2、【单选题】下面关于二次判别函数的说法中，错误的是本题答案：【如果一类分布比较接近高斯分布，即分布为团状，而另外一类则较均匀的分布在第一类附近，需要分别求出每一类的判别函数来进行类别的划分。】3、【判断题】在类别数量未知的情况下，可以采用二分树的方式进行分类器设计。本题答案：【正确】4、【判断题】基于距离的分段线性分类器将每一类分成若干子类，也就是各类别里每一个峰代表一个子类，在每个峰里选一个代表点，可以用每个峰的中心来作为代表点。本题答案：【正确】5、【判断题】在使用二分树进行分类器设计的时候，初始权值对分类结果没有影响。本题答案：【错误】单元测试（二）1、【单选题】下面关于多层神经网络的说法中，错误的是本题答案：【多层神经网络的同一层的神经元之间通过可修正的权值互联。】2、【单选题】下面关于激活函数的说法中错误的是本题答案：【同一神经网络的激活函数必须是相同的。】3、【单选题】下面关于BP神经网络的说法中错误的是本题答案：【在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是同时进行的。】4、【判断题】在误差的反向传播过程中，是通过调整权值使得全局误差最小。本题答案：【正确】5、【判断题】在BP算法中，学习率选的越大，收敛速度越快。本题答案：【错误】6、【判断题】单个感知器可以实现线性分类。本题答案：【正确】7、【判断题】神经元是神经网络的基本组成单元。本题答案：【正确】8、【判断题】BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成。本题答案：【错误】单元测试（三）1、【单选题】下面关于神经网络参数的说法错误的是本题答案：【在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现过学习的问题。】2、【单选题】下面关于利用神经网络进行分类的说法中错误的是本题答案：【在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。】3、【判断题】在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数等于输入的特征数量。本题答案：【正确】4、【判断题】在神经网络对多类问题分类时，可以用少数的输出节点实现多数的类别划分。本题答案：【正确】5、【判断题】过学习问题是指神经网络在训练样本集上的误差很小，但是在独立的测试样本集上误差很大。本题答案：【正确】近邻法的测试1、【判断题】近邻法是一种有监督学习本题答案：【正确】2、【判断题】近邻法对模板数量没有要求，模板数量对分类性能影响不大本题答案：【错误】3、【判断题】近邻法需要较大计算量和存储量本题答案：【正确】4、【判断题】剪辑近邻法可以同时减少数据存储量和计算量本题答案：【正确】决策树的测试1、【判断题】决策树学习是无监督学习本题答案：【错误】2、【判断题】一个数据集只能生成一种决策树本题答案：【错误】3、【判断题】ID3方法的目的是降低系统信息熵本题答案：【正确】4、【判断题】随机森林算法是基于自举思想的一种决策树改进算法本题答案：【正确】非监督模式识别测试题1、【判断题】聚类分析算法属于有监督学习本题答案：【错误】2、【判断题】无监督学习不需要训练集就可以进行本题答案：【正确】3、【判断题】分级聚类方法需要进行迭代运算本题答案：【错误】4、【判断题】C均值算法是基于相似性度量的本题答案：【正确】特征选择的测试题目1、【单选题】下面关于特征选择的说法中，错误的是：本题答案：【特征选择不仅可以降低特征空间的维度，还可以消除特征之间的相关性】2、【单选题】下面关于分支定界法的说法中，错误的是：本题答案：【分枝定界法是一种自顶向下的方法，没有回溯的过程。】3、【判断题】在特征选择中，有两个很重要的方面，一个是特征的评价准则，另外一个是特征的寻优算法。本题答案：【正确】4、【判断题】可以利用分类器错误率的大小作为设定特征评价准则的依据。本题答案：【正确】5、【判断题】穷举法是一种基本的特征选择最优算法。本题答案：【正确】特征提取的单元测试1、【单选题】下面关于特征提取的说法中错误的是:本题答案：【PCA算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合，新特征之间是线性相关的。】2、【单选题】下面关于PCA的说法中，错误的是：本题答案：【通过PCA方法得到的新特征能够完全表达原始特征的信息。】3、【判断题】在K-L变换中不同的正交向量系会对应不同的均方误差，在选择时应该选择使均方误差最小的正交向量系。本题答案：【正确】4、【判断题】可以通过计算K-L变换的产生矩阵的本征值来得到相应的正交变换系。本题答案：【正确】5、【判断题】当原始特征的均值不为0时，主成分分析方法和K-L变换方法是等价的。本题答案：【错误】系统评价的测试1、【单选题】下面关于交叉验证的说法，错误的是：本题答案：【在进行交叉验证时,，一般让临时训练集较小,临时测试集较大,这样得到的错误率估计就更接近用全部样本作为训练样本时的错误率。】2、【单选题】下面关于模式识别系统的评价的说法中，错误的是：本题答案：【模式识别系统的某些优质算法的性能在任何情况下都会优于其他的算法。】3、【判断题】训练错误率并不能准确反映分类器性能的好坏。本题答案：【正确】4、【判断题】征的提取和选择对分类器的性能也有很大的影响。本题答案：【正确】5、【判断题】在非监督学习中，可以采用数学上评价聚类性能的指标来帮助人们客观地理解和解释所得的聚类结果。本题答案：【正确】模式识别期末考试试卷1、【单选题】下列关于模式识别的说法中,错误的是本题答案：【模式识别研究的问题就是如何通过机器实现样本的特征提取】2、【单选题】贝叶斯决策是通过计算样本后验概率的大小来进行决策的，下面表达式中wi代表类别，x代表样本，能够表示后验概率的是本题答案：【P（wi|x）】3、【单选题】下列表达中不能影响贝叶斯估计结果的是本题答案：【数据的线性变换】4、【单选题】下列关于感知器算法的说法中错误的是本题答案：【感知器算法也适用于线性不可分的样本】5、【单选题】下面关于BP神经网络的说法错误的是本题答案：【BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成。】6、【单选题】在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数______输入的特征数量。本题答案：【等于】7、【单选题】下面不能用来度量概率距离的参数是本题答案：【欧式距离】8、【单选题】下面关于错误率的说法中错误的是本题答案：【在实际当中，人们主要采用理论分析的方法来评价监督模式识别系统中分类器的错误率。】9、【单选题】下面关于BP神经网络的说法错误的是本题答案：【BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成。】10、【单选题】下面关于熵的说法中，错误的是本题答案：【熵表示不确定性，熵越小不确定性越大。】11、【单选题】下面关于PCA算法的说法中错误的是本题答案：【PCA算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合，新特征之间是线性相关的。】12、【多选题】下列属于监督模式识别的是本题答案：【字符识别#人脸识别#车牌识别】13、【多选题】基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式，下列能表达其决策规则的是本题答案：【后验概率#似然比#类条件概率】14、【多选题】下列关于最小风险的贝叶斯决策的说法中正确的有本题答案：【最小风险的贝叶斯决策考虑到了不同的错误率所造成的不同损失#最小错误率的贝叶斯决策是最小风险的贝叶斯决策的特例#条件风险反映了对于一个样本x采用某种决策时所带来的损失】15、【多选题】下面关于最大似然估计的说法中正确的是本题答案：【在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的。#最大似然估计是在已知概率密度函数的形式，但是参数未知的情况下，利用训练样本来估计未知参数。#在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个确定的量。】16、【多选题】在基于样本直接设计分类器时，属于分类器设计三要素的是本题答案：【判别函数的类型#准则函数的形式#寻优算法】17、【多选题】下面关于最小平方误差判别的说法中正确的是本题答案：【最小平方误差判别方法适用于线性可分与线性不可分的情况#最小平方误差判别方法中的准则函数是误差长度的平方和。#在最小平方误差判别中可以使用梯度下降法来求解】18、【多选题】神经网络的模型受到哪些因素的影响本题答案：【传递函数#网络结构#连接权值的学习】19、【多选题】下面关于特征选择与提取的说法中正确的是本题答案：【在不影响分类效果的前提下，特征越少越有利于分类。#在特征选择中，有两个很重要的方面，一个是特征的评价准则，另外一个是特征的寻优算法。】20、【多选题】下面关于基于类内类间距离的可分性判据的说法中正确的是本题答案：【基于类内类间距离的可分性判据的值越大，说明可分离性越好。#当各类的协方差矩阵相差很小时，采用基于类内类间距离的可分性判据的效果会好一些。】21、【多选题】下面关于分支定界法的说法中正确的是本题答案：【分枝定界法是一种自顶向下的方法，具有回溯的过程。#分枝定界法的计算量与具体问题和数据有关。#分枝定界法也是一种特征选择的最优算法。】22、【多选题】下面关于分段线性判别函数的说法中正确的是本题答案：【具有推广性的分段线性分类器是对各个子类分别定义一个线性判别函数，判别时将样本划分到判别函数最大的子类所属的类别。#分段线性判别函数能够逼近任意的超曲面，具有很强的适应性。】23、【多选题】下面关于神经网络的说法中正确的是本题答案：【单个感知器可以实现线性分类。#神经元是神经网络的基本组成单元。#多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。#多个感知器可以解决非线性问题的分类。】24、【多选题】下面算法中不属于特征选择的次优算法的是本题答案：【穷举法#分支定界法】25、【判断题】感知器算法适用于线性可分的情况。本题答案：【正确】26、【判断题】感知器准则函数是用权向量a与所有的错分样本的乘积来表示对错分样本的惩罚。本题答案：【错误】27、【判断题】符合正态分布的两类样本的分类面的位置与先验概率无关。本题答案：【错误】28、【判断题】在最小风险的贝叶斯决策当中不需要计算样本的后验概率。本题答案：【错误】29、【判断题】如果在采取每一个决策或行动时，都使条件风险最小，则对所有的x做出决策时，其期望风险也必然最小。本题答案：【正确】30、【判断题】在模式识别中，样本的特征构成特征空间，特征数量越多越有利于分类本题答案：【错误】31、【判断题】fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。本题答案：【正确】32、【判断题】样本经过增广化处理后样本和权向量的维数都会增加一维。本题答案：【正确】33、【判断题】最小平方误差判别方法就是寻找使误差长度的平方和最小的权值。本题答案：【正确】34、【判断题】无监督学习不需要训练集就可以进行本题答案：【正确】35、【判断题】ID3方法可以确保生成最优的决策树本题答案：【错误】36、【判断题】近邻法需要较大计算量和存储量本题答案：【正确】