機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)算法基礎(chǔ)智慧樹知到期末考試答案章節(jié)答案2024年重慶理工大學(xué)

機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)算法基礎(chǔ)智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年重慶理工大學(xué)邏輯回歸模型適用于：（）

答案:分類問題決策樹在構(gòu)建過程中，哪個指標(biāo)不是用來選擇最佳分割屬性的？（）

答案:準(zhǔn)確率線性回歸模型中的“線性”指的是：（）

答案:模型參數(shù)的線性在SVM中，最優(yōu)化問題的解決方案是什么？（）

答案:最小化權(quán)重向量的長度邏輯回歸模型的輸出值是：（）

答案:介于0和1之間的概率SVM如何處理非線性可分的數(shù)據(jù)？（）

答案:通過使用非線性核函數(shù)樸素貝葉斯分類器中的“樸素”一詞代表什么？（）

答案:特征之間相互獨立哪種類型的數(shù)據(jù)不適合使用KNN算法？（）

答案:高維數(shù)據(jù)線性回歸模型的目標(biāo)函數(shù)是最小化：（）

答案:均方誤差SVM中的“軟間隔”是指什么？（）

答案:允許一些數(shù)據(jù)點分類錯誤的情況邏輯回歸模型中使用的激活函數(shù)是：（）

答案:Sigmoid激活函數(shù)線性回歸模型可以通過添加哪種類型的正則化來減少過擬合？（）

答案:L2正則化在KNN算法中，權(quán)重可以如何分配？（）

答案:距離越近的鄰居權(quán)重越大SVM主要用于解決什么類型的問題？（）

答案:分類在樸素貝葉斯中，哪個概率是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)直接計算得出的？（）

答案:先驗概率隨機森林中的“隨機”主要指的是什么？（）

答案:A和BKNN算法的計算復(fù)雜度主要取決于什么？（）

答案:所有以上在樸素貝葉斯中，當(dāng)特征變量是連續(xù)的，通常假設(shè)它們服從哪種分布？（）

答案:正態(tài)分布哪種類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合處理圖像數(shù)據(jù)？（）

答案:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樸素貝葉斯分類器在哪種情況下效果最好？（）

答案:特征之間獨立在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個神經(jīng)元的輸出都是通過激活函數(shù)轉(zhuǎn)換的。（）

答案:對決策樹的訓(xùn)練過程包括節(jié)點分裂和剪枝兩個階段。（）

答案:對線性回歸模型的誤差項應(yīng)該是獨立同分布的。（）

答案:對所有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都需要大量的數(shù)據(jù)來進行有效訓(xùn)練。（）

答案:對KNN算法不能處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）

答案:錯KNN算法可以處理分類和回歸任務(wù)。（）

答案:對在SVM中，所有的數(shù)據(jù)點都是支持向量。（）

答案:錯KNN算法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)異。（）

答案:錯線性回歸模型中，特征之間的多重共線性不會影響模型的預(yù)測能力。（）

答案:錯線性回歸模型可以處理非線性關(guān)系。（）

答案:錯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法處理時間序列數(shù)據(jù)。（）

答案:錯在KNN算法中，K的值越大，模型越簡單。（）

答案:對線性回歸模型可以用于分類問題。（）

答案:錯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理線性可分問題。（）

答案:錯樸素貝葉斯分類器可以處理多類別分類問題。（）

答案:對SVM通過最大化決策邊界的寬度來提高模型的泛化能力。（）

答案:對決策樹模型不容易過擬合。（）

答案:錯Dropout技術(shù)可以在訓(xùn)練過程中隨機關(guān)閉神經(jīng)元，以防止過擬合。（）

答案:對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能處理任何形式的序列數(shù)據(jù)。（）

答案:錯SVM可以在不增加計算復(fù)雜度的情況下處理高維數(shù)據(jù)。（）

答案:對隨機森林在訓(xùn)練過程中需要考慮的因素有哪些？（）

答案:特征的選擇###樹的深度###樹的數(shù)量###樣本的選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在哪些領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用？（）

答案:游戲AI###圖像處理###自然語言處理###語音識別樸素貝葉斯分類器的哪些特點使其在文本分類中表現(xiàn)良好？（）

答案:易于實現(xiàn)###計算簡單###對缺失數(shù)據(jù)不敏感隨機森林的哪些特點使其在多個領(lǐng)域得到應(yīng)用？（）

答案:對異常值的魯棒性###能夠評估特征的重要性###高準(zhǔn)確率KNN算法的哪些特性使其在小數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好？（）

答案:沒有訓(xùn)練過程###易于理解和實現(xiàn)決策樹的哪些特性使其受歡迎？（）

答案:易于理解和解釋###需要很少的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備###能夠處理數(shù)值和類別數(shù)據(jù)線性回歸和邏輯回歸模型都可以使用哪些評估指標(biāo)？（）

答案:決定系數(shù)（R2）###均方誤差（MSE）決策樹和隨機森林都可以處理哪些類型的數(shù)據(jù)？（）

答案:類別型數(shù)據(jù)###數(shù)值型數(shù)據(jù)在使用SVM時，需要考慮哪些因素？（）

答案:訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模###C參數(shù)的大小###特征的縮放###核函數(shù)的選擇在訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，以下哪些方法可以防止過擬合？（）

答案:數(shù)據(jù)增強###正則化###Dropout技術(shù)###提前停止線性回歸和邏輯回歸模型都可以用在哪些應(yīng)用場景中？（）

答案:客戶流失預(yù)測###信用評分###疾病診斷KNN算法在哪些應(yīng)用場景中常見？（）

答案:異常檢測###推薦系統(tǒng)###語音識別###圖像識別在設(shè)計人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，需要考慮哪些因素？（）

答案:激活函數(shù)的選擇###權(quán)重初始化方法###學(xué)習(xí)率的大小###網(wǎng)絡(luò)的深度在KNN算法中，以下哪些距離度量常用？（）

答案:余弦相似度###歐氏距離###曼哈頓距離KNN算法在哪些情況下可能不是最佳選擇？（）

答案:數(shù)據(jù)是時間序列###數(shù)據(jù)量很大###數(shù)據(jù)維度很高以下哪些方法可以用來提高線性回歸模型的性能？（）

答案:多項式特征###正則化技術(shù)###數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化###特征選擇以下哪些是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見問題？（）

答案:梯度消失###不收斂###過擬合###梯度爆炸在SVM中，以下哪些核函數(shù)常用于處理非線性問題？（）

答案:徑向基核###多項式核###Sigmoid核邏輯回歸模型在預(yù)測分類結(jié)果時可以使用哪些技術(shù)？（）

答案:投票機制###樣本加權(quán)###閾值移動###概率校準(zhǔn)在樸素貝葉斯中，以下哪些方法可以用來處理連續(xù)數(shù)據(jù)？（）

答案:使用核密度估計###將連續(xù)變量離散化###假設(shè)連續(xù)變量服從高斯分布在SVM支持向量機中,margin的含義是（）

答案:間隔SVM原理描述不正確的是（）。

答案:SVM的基本模型是在特征空間中尋找間隔最小化的分離超平面的線性分類器支持向量是最靠近決策表面的數(shù)據(jù)點。（）

答案:對有關(guān)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法，錯誤的是（）

答案:訓(xùn)練時新樣本的加入對已經(jīng)學(xué)習(xí)的樣本沒有影響人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一定包含一個輸出層和多個隱藏層。（）

答案:錯以下關(guān)于感知器說法錯誤的是（）

答案:感知器可以用于處理大部分的分類問題下面不屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是（）

答案:網(wǎng)絡(luò)森林神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法按照學(xué)習(xí)方式可分為（）

答案:有導(dǎo)師學(xué)習(xí)###無導(dǎo)師學(xué)習(xí)樸素貝葉斯模型的核心思想是基于哪個概率假設(shè)？（）

答案:特征之間相互獨立樸素貝葉斯模型在哪些領(lǐng)域中常被應(yīng)用？（）

答案:所有上述樸素貝葉斯模型是一種用于分類的機器學(xué)習(xí)算法。它基于哪個概率理論？（）

答案:貝葉斯定理樸素貝葉斯模型適用于多類別分類問題。（）

答案:對樸素貝葉斯模型是一種生成模型。（）

答案:對在隨機森林中，增加樹的數(shù)量對模型的影響是？（）

答案:A和C都是正確的在決策樹算法中，節(jié)點分裂的最佳屬性選擇是基于什么標(biāo)準(zhǔn)？（）

答案:最大信息增益隨機森林算法減少過擬合的機制是什么？（）

答案:構(gòu)建多個決策樹并進行平均或多數(shù)投票在構(gòu)建隨機森林時，如何確保樹之間的多樣性？（）

答案:為每棵樹使用不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)關(guān)于隨機森林和決策樹的性能比較，以下說法正確的是？（）

答案:決策樹的訓(xùn)練時間比隨機森林短，因為它只構(gòu)建一個樹模型多元線性回歸中的“線性”是指什么是線性的（）

答案:回歸系數(shù)邏輯回歸模型主要用來做回歸任務(wù)（）

答案:錯邏輯回歸模型可以解決線性不可分問題。（）

答案:錯線性回歸方程中，回歸系數(shù)為負數(shù)，表明自變量與因變量為（）

答案:負相關(guān)下列關(guān)于線性回歸的說法不正確的是（）

答案:線性模型形式一般極其復(fù)雜在K近鄰算法中，以下哪個是常用的距離度量方法？（）

答案:B和C都是在使用K近鄰算法進行分類時，如何處理數(shù)據(jù)集中的缺失值？