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文檔簡介

機器學習期末考試試題

#機器學習期末考試試題

##一、選擇題（每題2分，共20分）

1.機器學習中的監督學習主要解決的問題類型是：

-A.回歸問題

-B.分類問題

-C.聚類問題

-D.以上都是

2.下列哪個算法不是用于分類的：

-A.決策樹

-B.支持向量機

-C.K-means

-D.邏輯回歸

3.在神經網絡中，激活函數的作用是：

-A.增加計算復雜度

-B.引入非線性

-C.減少訓練時間

-D.降低模型的泛化能力

4.交叉驗證的主要目的是：

-A.加速模型訓練

-B.減少模型過擬合

-C.增加數據量

-D.減少計算資源消耗

5.下列哪個不是深度學習模型：

-A.卷積神經網絡（CNN）

-B.循環神經網絡（RNN）

-C.隨機森林

-D.長短期記憶網絡（LSTM）

##二、簡答題（每題10分，共30分）

1.請簡述機器學習中的過擬合現象及其可能的解決方案。

2.解釋什么是特征工程，并說明其在機器學習中的重要性。

3.描述一下什么是模型的泛化能力，并舉例說明如何評估一個模型的泛化能力。

##三、計算題（每題15分，共30分）

1.給定一個線性回歸模型\(y=\beta_0+\beta_1x_1+\epsilon\)，其中\(\epsilon\)服從均值為0的正態分布。假設我們有以下數據點：

-\(x_1=[1,2,3,4,5]\)

-\(y=[2,4,5,4,5]\)

-請計算最小二乘法估計的參數\(\beta_0\)和\(\beta_1\)。

2.假設有一個簡單的二分類問題，我們使用邏輯回歸模型進行分類。給定以下數據點和對應的標簽：

-特征：\([x_1,x_2]=[[2,1],[3,0],[1,1],[4,1]]\)

-標簽：\(y=[1,0,1,0]\)

-請寫出邏輯回歸的假設函數\(h(x)\)，并計算使用梯度下降法更新參數的一次迭代過程。

##四、論述題（20分）

1.論述深度學習在圖像識別領域的應用，并探討其帶來的挑戰和未來的發展方向。

##五、編程題（每題10分，共20分）

1.編寫一個Python函數，實現對給定數據集的K-means聚類算法。

2.使用Python的scikit-learn庫，編寫一個

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