机器学习期末题库：掌握这些题目，轻松应对考试

一、选择题

1. 以下哪个选项不是机器学习的分类方法？
   A. 有监督学习
   B. 无监督学习
   C. 强化学习
   D. 决策树学习
2. 在机器学习中，过拟合是指什么？
   A. 模型在训练数据上表现太好
   B. 模型在测试数据上表现太差
   C. 模型无法学习任何模式
   D. 模型过于复杂，导致泛化能力下降
3. k-近邻算法是基于什么原理进行分类的？
   A. 距离度量
   B. 概率估计
   C. 决策边界
   D. 聚类分析
4. 下列哪个算法属于集成学习？
   A. k-近邻算法
   B. 决策树算法
   C. Adaboost算法
   D. 逻辑回归算法
5. 在支持向量机中，以下哪个选项不是其优化问题的约束条件？
   A. w·x + b ≥ 1
   B. w·x + b ≤ -1
   C. ||w||² ≤ C
   D. w·x + b = 1
6. 下列哪个选项不是深度学习的常见应用领域？
   A. 图像识别
   B. 语音识别
   C. 自然语言处理
   D. 科学计算
   二、填空题
7. 在机器学习中，训练数据的预处理通常包括__和__。
8. 在支持向量机中，__是用来惩罚模型的复杂度的参数，而__则是用来控制分类间隔的参数。
9. 在随机森林中，树的每一棵都是基于训练数据的__进行构建的。
10. 在神经网络中，常用的激活函数有__、__和__。
11. 在深度学习中，常用的优化算法有__、__和__。
    三、简答题
12. 请简述过拟合现象及其产生的原因。
13. 什么是集成学习？列举几种常见的集成学习方法。
14. 说明支持向量机的理论基础和主要特点。
15. 请简述神经网络的基本结构和工作原理。
16. 简述深度学习的应用和发展趋势。