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1、一、判断题(1)极大似然估计是无偏估计且在所有的无偏估计中方差最小,所以极大似然估计的风险最小。(2)回归函数A和B,如果A比B更简单,则A几乎一定会比B在测试集上表现更好。(3)全局线性回归需要利用全部样本点来预测新输入的对应输出值,而局部线性回归只需利用查询点附近的样本来预测输出值。所以全局线性回归比局部线性回归计算代价更高。(4)Boosting的一个优点是不会过拟合。(5)在回归分析中,最佳子集选择可以做特征选择,当特征数目较多时计算量大;岭回归和Lasso模型计算量小,且Lasso也可以实现特征选择。(6)梯度下降有时会陷于局部极小值,但EM算法不会。(7)支持向量机是判别模型。T(
2、8)ICA方法对于高斯分布的数据也有效。F(9)回归问题属于非监督学习的一种方法。F(10)聚类算法中不需要给出标签y。T二、考虑一个二分类器问题(Y为1或0),每个训练样本X有两个特征X1、X2(0或1)。给出P(Y=0)=P(Y=1)=0.5,条件概率如下表:分类器预测的结果错误的概率为期望错误率,Y是样本类别的实际值,Y(X1,X2)为样本类别的预测值,那么期望错误率为:(1) 给出X1,X2的所有可能值,使用贝叶斯分类器预测结果,填写下表:X1X2P(X1,X2,Y=0)P(X1,X2,Y=1)Y(X1,X2)00011011(2) 计算给定特征(X1,X2)预测Y的期望错误率,假设贝
3、叶斯分类器从无限的训练样本中学习所得。(3) 下面哪个有更小的期望错误率?a、仅仅给出X1,采用贝叶斯分类器预测Y。b、仅仅给出X2,采用贝叶斯分类器预测Y。(4) 给出一个新的特征X3,X3的与X2保持完全相同,现在计算给定(X1,X2,X3)采用贝叶斯分类器预测Y的期望错误率,假设分类器从无限的训练数据中学习所得。(5)使用贝叶斯分类器会产生什么问题,为什么?三、交叉验证1、4. 给定如下数据集,其中为输入变量,为输出变量。假设考虑采用k-NN算法对对应的进行预测,其中距离度量采用不加权的欧氏距离。(12分) (1)算法1-NN的训练误差的是多少?(用分类错误的样本数目表示即可,下同)(2)算法3-NN的训练误差是多少?(3)算法1-NN的LOOCV(留一交叉验证)估计误差是多少? (4)算法3-NN的LOOCV(留一交叉验证)估计误差是多少?4、 用最大似然估计的方法估计高斯分布的均值和方差,并指出其局限性。五、随着信息化的发展,大数据的时代已经到来。海量的文本、图像、
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