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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