机器学习知到章节测试答案智慧树2023年最新同济大学
第一章测试
1.回归和分类都是有监督学习问题。（ ）


参考答案:
对

2.输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题；输出变量为连续变量的预测问题是分类问题。（ ）


参考答案:
错

3.关于“回归（Regression）”和“相关（Correlation）”，下列说法正确的是？注意：x 是自变量，y 是因变量。（ ）


参考答案:
回归在 x 和 y 之间是非对称的，相关在 x 和 y 之间是互为对称的

4.如果一个经过训练的机器学习模型在测试集上达到 100% 的准确率，这就意味着该模型将在另外一个新的测试集上也能得到 100% 的准确率。（ ）



参考答案:
错

5.机器学习学得的模型适用于新样本的能力，称为"泛化"能力，这是针对分类和回归等监督学习任务而言的，与聚类这样的无监督学习任务无关。（ ）


参考答案:
错

6.机器学习时，我们通常假设样本空间中的全体样本都服从某个未知"分布"，并且我们获得
的每个样本都是独立地从这个分布上采样获得的。（ ）


正则化解决什么问题参考答案:
对

7.从归纳偏好一般性原则的角度看，"奥卡姆剃刀" (Occam's razor)准则与“大道至简”说的是相同的道理。（ ）


参考答案:
对

8.以下方法或系统属于"符号主义" (symbolism)学习技术的是（ ）


参考答案:
"概念学习系统"
;"基于逻辑的归纳学习系统“
;"结构学习系统"

9.以下方法或技术属于统计学习范畴的是（ ）


参考答案:
支持向量机
;核方法

10.归纳学习相当于"从样例中学习"，即从训练样例中归纳出学习结果。（ ）


参考答案:
对
第二章测试
11.回归问题和分类问题都有可能发生过拟合。（ ）


参考答案:
对

12.对于k折交叉验证, 以下对k的说法正确的是 （ ）


参考答案:
k越大, 不一定越好, 选择大的k会加大评估时间
;选择更大的k, 就会有更小的bias (因为训练集更加接近总数据集)
;在选择k时, 要最小化数据集之间的方差

13.小明参加Kaggle某项大数据竞赛，他的成绩在大赛排行榜上原本居于前20，后来他保持特征不变，对原来的模型做了1天的调参，将自己的模型在自己本地测试集上的准确率提升了3%，然后他信心满满地将新模型的预测结果更新到了大赛上，结果懊恼地发现自己的新模型在大赛官方的测试集上准确率反而下降了。对此，他的朋友们展开了讨论，下列说法正确的是（ ）

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。