机器学习期末复习题及答案

一、选择题

1. 以下哪个算法属于监督学习？
   A. K-均值聚类 B. 朴素贝叶斯分类器 C. 深度信念网络 D. 随机森林
   答案：B、D
2. 在机器学习中，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不佳。以下哪些方法有助于防止过拟合？
   A. 增加训练数据量 B. 使用更复杂的模型 C. 正则化 D. 增加模型复杂度
   答案：A、C
3. 下列哪个是集成学习的方法？
   A. 决策树 B. 支持向量机 C. Bagging D. 随机森林
   答案：C、D

   二、填空题

4. 在机器学习中，常用的评估指标有准确率、精度、召回率和__。
   答案：F1分数
5. 在支持向量机中，__核函数用于处理非线性问题。
   答案：RBF（径向基函数）

   三、简答题

6. 简述支持向量机的基本原理和特点。
   答案：支持向量机（SVM）是一种有监督学习算法，它通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。SVM具有以下特点：对高维数据有很好的处理能力；适用于小样本数据；对非线性问题有一定的处理能力；通过核函数将输入空间映射到高维特征空间。
7. 请说明集成学习的基本思想及其优点。
   答案：集成学习是一种通过结合多个模型来提高预测精度的机器学习方法。其基本思想是将多个模型的结果进行综合，以获得更好的预测性能。优点包括提高模型的泛化能力、降低过拟合的风险、提高模型的稳定性等。常见的集成学习方法有Bagging和Boosting。

   四、编程题

8. 使用Python实现逻辑回归，并对给定的数据进行预测。要求实现数据加载、特征选择、模型训练和预测等步骤，并给出预测结果的准确率。
   答案：略（请自行编写代码并测试）
9. 利用scikit-learn库实现支持向量机分类器，对给定的二分类问题进行训练和预测，并评估模型的性能。
   答案：略（请自行编写代码并测试）