机器学习期末考试满分试卷答案

一、选择题

1. 以下哪个选项不是机器学习的分类？
   A. 监督学习
   B. 非监督学习
   C. 强化学习
   D. 有监督学习
   正确答案：D。机器学习分为监督学习、非监督学习和强化学习三大类。
2. 以下哪个算法属于聚类算法？
   A. KNN（K最近邻）
   B. SVM（支持向量机）
   C. K-means
   D. 决策树
   正确答案：C。K-means是一种经典的聚类算法，用于将数据集划分为K个簇。
3. 下列关于过拟合和欠拟合的说法中，正确的是？
   A. 过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差
   B. 欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上均表现较差
   C. 为了避免过拟合，我们应该使用更复杂的模型
   D. 为了避免欠拟合，我们应该使用更复杂的模型
   正确答案：B。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差；欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上均表现较差。为了避免过拟合，我们应该简化模型；为了避免欠拟合，我们应该增加模型的复杂度。

   二、填空题

4. 在机器学习中，训练数据的标签通常是_的。
   正确答案：已知。训练数据的标签是已知的，用于监督学习算法的训练过程。
5. 如果我们想要预测一个分类变量的值，通常会使用_算法。
   正确答案：分类。分类算法用于预测分类变量的值，例如逻辑回归、支持向量机和决策树等。
6. 在机器学习中，_是指模型对新数据的泛化能力。
   正确答案：泛化能力。泛化能力是指模型对新数据的适应能力和预测准确度。

   三、简答题

7. 简述过拟合和欠拟合的概念及其产生原因。
   过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的现象。产生原因主要是模型过于复杂，过度拟合训练数据中的噪声和无关特征，导致无法泛化到新数据。欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上均表现较差的现象。产生原因是模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式或特征。为了避免过拟合和欠拟合，需要找到一个平衡点，使得模型既不过于复杂也不过于简单。
8. 解释集成学习的基本思想及其优点。
   集成学习是一种通过构建多个模型的组合来提高预测准确度和稳定性的机器学习方法。基本思想是将多个模型的预测结果进行综合，以获得更好的性能。优点包括提高预测准确度、改进模型的泛化能力、降低过拟合的风险等。常见的集成学习方法有Bagging和Boosting两种。Bagging通过重采样技术生成多个子样本，并在每个子样本上训练一个基模型，然后通过投票或加权平均的方式组合预测结果；Boosting则通过调整每个基模型的权重来逐个训练数据集，使得后续模型能够重点纠正前一个模型的错误。

   四、编程题（Python实现）

9. 请使用scikit-learn库中的支持向量机（SVM）分类器对给定的二分类问题进行建模和预测。