机器学习黄海⼴⽼师期末考试-答题记录（得分100分）
机器学习期末考试
得分：100分(欢迎讨论评论)
1.单选(2分)
⼀监狱⼈脸识别准⼊系统⽤来识别待进⼊⼈员的⾝份，此系统⼀共包括识别4种不同的⼈员：狱警，⼩偷，送餐员，其他。下⾯哪种学习⽅法最适合此种应⽤需求：
A.K-means聚类问题
B.回归问题
C.⼆分类问题
√ D.多分类问题
2.单选(2分)
以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？
√ A.删除缺少值太多的列
B.删除数据差异较⼤的列
C.删除不同数据趋势的列
D.都不是
3.单选(2分)
将原始数据进⾏集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？
A.频繁模式挖掘
B.分类和预测
√ C.数据预处理
D.数据流挖掘
4.单选(2分)
正则化是最小化策略的实现
下列不是SVM核函数的是( )
A.多项式核函数
√ B.逻辑核函数
C.径向基核函数
D.线性核函数
5.单选(2分)
数据科学家可能会同时使⽤多个算法（模型）进⾏预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进⾏最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是
A.单个模型之间有⾼相关性
√ B.单个模型之间有低相关性
C.在集成学习中使⽤“平均权重”⽽不是“投票”会⽐较好
D. 单个模型都是⽤的⼀个算法
6.单选(2分)
在以下不同的场景中，使⽤的分析⽅法不正确的有
A.根据商家最近⼀年的经营及服务数据,⽤聚类算法判断出天猫商家在各⾃主营类⽬下所属的商家层级
√ B.根据商家近⼏年的成交数据,⽤聚类算法拟合出⽤户未来⼀个⽉可能的消费⾦额公式
C.⽤关联规则算法分析出购买了汽车坐垫的买家，是否适合推荐汽车脚垫
D.根据⽤户最近购买的商品信息,⽤决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是⼥
7.单选(2分)
b ootstrap 数据的含义是
A.有放回的从整体M中抽样m个特征
B.⽆放回的从整体M中抽样m个特征
√ C.有放回的从整体N中抽样n个样本
D.⽆放回的从整体N中抽样n个样本
8.单选(2分)
在逻辑回归中，如果同时加⼊L1和L2范数，不会产⽣什么效果
A.以做特征选择，并在⼀定程度上防⽌过拟合
B.能解决维度灾难问题
C.能加快计算速度
√ D.可以获得更准确的结果
9.单选(2分)
对于在原空间中线性不可分问题，⽀持向量机（）。
A.在原空间中寻⾮线性函数的划分数据
B.⽆法处理
C.在原空间中寻线性函数划分数据
√ D.将数据映射到核空间中
10.单选(2分)
回归问题和分类问题的区别是？
A.回归问题有标签，分类问题没有
B.回归问题输出值是离散的，分类问题输出值是连续的
√ C.回归问题输出值是连续的，分类问题输出值是离散的
D.回归问题与分类问题在输⼊属性值上要求不同
11.单选(2分)
以下关于降维的说法不正确的是？
A.降维是将训练样本从⾼维空间转换到低维空间
√ B.降维不会对数据产⽣损伤
C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构
D.降维将有助于实现数据可视化
12.单选(2分)
向量x=[1,2,3,4,-9,0]的L1范数是多少？
A.1
√ B.19
C.6
D.sqrt(111)
假设X和Y都服从正态分布，那么P(X<5,Y<0)就是⼀个（），表⽰X<5,Y<0两个条件同时成⽴的概率，即两个事件共同发⽣的概率。
A.先验概率
B.后验概率
√ C.联合概率
D.以上说法都不对
14.单选(2分)
假设会开车的本科⽣⽐例是15%，会开车的研究⽣⽐例是23%。若在某⼤学研究⽣占学⽣⽐例是20%，则会开车的学⽣是研究⽣的概率是多少？√ A.27.7%
B.16.6%
C.23%
D. 15%
15.单选(2分)
假设有100张照⽚，其中，猫的照⽚有60张，狗的照⽚是40张。
识别结果：TP=40，FN=20，FP=10，TN=30，则可以得到：( )。
A.Accuracy=0.8
√ B.Precision=0.8
C.Recall=0.8
D.以上都不对
16.单选(2分)
以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是( )。
A.测试集是纯粹是⽤于测试模型泛化能⼒
√ B.训练集是⽤来训练以及评估模型性能
C.验证集⽤于调整模型参数
D.以上说法都不对
17.单选(2分)
下列哪种⽅法可以⽤来缓解过拟合的产⽣：( )。
A.增加更多的特征
√ B.正则化
C.增加模型的复杂度
D.以上都是
18.单选(2分)
假设有 6 个⼆维数据点：D={(2,3),(5,7),(9,6),(4,5),(6,4),(7,2)}，第⼀次切分时候，切分线为( )。
A.x=5
√ B.x=6
C.y=5
D.y=6
19.单选(2分)
两个向量的长度分别为1和2，两者之间的夹⾓为60度，则以下选项错误的是( )。
A.余弦相似度为0.5
B.余弦相似度为正
√ C.余弦相似度没法计算，因为没给出具体坐标值
D.余弦相似度的值与向量的长度⽆关，只和向量之间的夹⾓有关
20.单选(2分)
L ightGBM与XGBoost相⽐，主要的优势不包括( )
A.更快的训练速度
B.更低的内存消耗
C.更好的准确率
√ D.采⽤⼆阶泰勒展开加快收敛
21.单选(2分)
关于BP算法优缺点的说法错误的是 ( )。
√ A.BP算法不能⽤于处理⾮线性分类问题
B.BP算法训练时间较长
C.BP算法容易陷⼊局部最⼩值
D.BP算法训练时候可能由于权值调整过⼤使得激活函数达到饱和
22.单选(2分)
神经⽹络算法有时会出现过拟合的情况，那么采取以下哪些⽅法解决过拟合更为可⾏（）。
A.为参数选取多组初始值，分别训练，再选取⼀组作为最优值
B.增⼤学习的步长
C.减少训练数据集中数据的数量
√ D.设置⼀个正则项减⼩模型的复杂度
23.单选(2分)
S VM算法的最⼩时间复杂度是O(n^2)。基于这⼀点，以下哪种规格的数据集并不适⽤于该算法?( )
√ A.⼤数据集
B.⼩数据集
C.中数据集
D.不受数据集⼤⼩的影响
24.单选(2分)
⼀个正例(2,3)，⼀个负例(0,-1)，下⾯哪个是SVM超平⾯?（）
A.2x+y-4=0
B.2y+x-5=0
√ C.x+2y-3=0
D.⽆法计算
25.单选(2分)
下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是( )。
A.对⼤数据集有较⾼的效率并且具有可伸缩性
B.是⼀种⽆监督学习⽅法
C.K值⽆法⾃动获取，初始聚类中⼼随机选择
√ D.初始聚类中⼼的选择对聚类结果影响不⼤
简单地将数据对象集划分成不重叠的⼦集，使得每个数据对象恰在⼀个⼦集中，这种聚类类型称作( )。
A.层次聚类
√ B.划分聚类
C.⾮互斥聚类
D.密度聚类
27.单选(2分)
以下关于PCA说法正确的是 ( )。
A.PCA是⼀种监督学习算法
B.PCA在转换后的第⼀个新坐标轴选择的是原始数据中⽅差最⼩的⽅向
√ C.PCA转换后选择的第⼀个⽅向是最主要特征
D.PCA不需要对数据进⾏归⼀化处理
28.单选(2分)
关于Apriori和FP-growth算法说法正确的是( )。
A.Apriori⽐FP-growth操作更⿇烦
B.FP-growth算法需要对项⽬进⾏配对，因此处理速度慢
C.FP-growth只需要⼀次遍历数据，扫描效率⾼
√ D.FP-growth算法在数据库较⼤时，不适宜共享内存
29.单选(2分)
某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的⼈很⼤概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？( )√ A.关联规则发现
B.聚类
C.分类
D.⾃然语⾔处理
30.单选(2分)
置信度(confidence)是衡量兴趣度度量( )的指标。
A.简洁性
√ B.确定性
C.实⽤性
D.新颖性
31.多选(2分)
下⾯哪些是分类算法？
√ A.根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性？
√ B.根据⽤户的年龄、职业、存款数量来判断信⽤卡是否会违约？
√ C.⾝⾼1.85m，体重100kg的男⼈穿什么尺码的T恤？
D.根据房屋⼤⼩、卫⽣间数量等特征预估房价
32.多选(2分)
以下哪些是使⽤数据规范化(特征缩放)的原因？
A.它通过降低梯度下降的每次迭代的计算成本来加速梯度下降
√ B.它通过减少迭代次数来获得⼀个好的解，从⽽加快了梯度下降的速度
√ C.它不能防⽌梯度下降陷⼊局部最优
D.它防⽌矩阵XTX不可逆(奇异/退化)
33.多选(2分)
影响KNN算法效果的主要因素包括( )。
√ A.K的值
√ B.距离度量⽅式
√ C.决策规则
D.最邻近数据的距离
34.多选(2分)
⽀持向量机有哪些常⽤的核函数( )。
√ A.⾼斯核
B.拉普拉斯核
√ C.线性核
√ D.多项式核
35.多选(2分)
以下关于⽀持向量机的说法正确的是 ( )。
A.SVM适⽤于⼤规模数据集
B.SVM分类思想就是将分类⾯之间的间隔最⼩化
√ C.SVM⽅法简单，鲁棒性较好
√ D.SVM分类⾯取决于⽀持向量
36.多选(2分)
关于BP算法优点说法正确的是（）。
√ A.BP算法能够⾃适应学习
√ B.BP算法有很强的⾮线性映射能⼒
√ C.BP算法反向传播采⽤链式法则，推导过程严谨
D.BP算法泛化能⼒不强
37.多选(2分)
下⾯关于⽀持向量机的描述正确的是( )。
√ A.是⼀种监督学习的⽅法
√ B.可⽤于多分类的问题
√ C.⽀持⾮线性的核函数
D.是⼀种⽣成模型
38.多选(2分)
下⾯属于降维常⽤的技术的有： ( )。
√ A.主成分分析
B.特征提取
√ C.奇异值分解
D.离散化
P CA算法获取的超平⾯应具有哪些性质（）。
√ A.最近重构性
B.信息增益最⼤性
√ C.最⼤可分性
D.局部极⼩性
40.多选(2分)
关于关联规则，正确的是：( )。
√ A.关联规则挖掘的算法主要有： Apriori和FP-Growth
√ B.⼀个项集满⾜最⼩⽀持度，我们称之为频繁项集
C.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例
√ D.⽀持度是衡量关联规则重要性的⼀个指标
41.判断(1分)
⽀持向量是那些最接近决策平⾯的数据点
√ A.正确
B.错误
42.判断(1分)
相关变量的相关系数可以为零，对吗？
√ A.正确
B.错误
43.判断(1分)
P CA会选取信息量最少的⽅向进⾏投影。
A.正确
√ B.错误
44.判断(1分)
⼤部分的机器学习⼯程中，数据搜集、数据清洗、特征⼯程这三个步骤绝⼤部分时间，⽽数据建模，占总时间⽐较少。√ A.正确
B.错误
45.判断(1分)
随机梯度下降，每次迭代时候，使⽤⼀个样本。
√ A.正确
B.错误
46.判断(1分)
朴素贝叶斯法的基本假设是条件独⽴性。
√ A.正确
B.错误
47.判断(1分)
S MOTE算法是⽤了上采样的⽅法。
√ A.正确
B.错误
48.判断(1分)
L2 正则化得到的解更加稀疏。
A.正确
√ B.错误
49.判断(1分)
ID3 算法只能⽤于处理离散分布的特征。
√ A.正确
B.错误
50.判断(1分)
集成学习的数据不需要归⼀化或者标准化。
√ A.正确
B.错误
51.判断(1分)
B P算法“喜新厌旧”，在学习新样本后，会把旧样本逐渐遗忘。
√ A.正确
B.错误
52.判断(1分)
逻辑回归分类的精度不够⾼，因此在业界很少⽤到这个算法
A.正确
√ B.错误
53.判断(1分)
S MOTE算法是⽤了上采样的⽅法。
√ A.正确
B.错误
54.判断(1分)
100万条数据划分训练集、验证集、测试集，数据可以这样划分：98%，1%，1% 。
√ A.正确
B.错误
55.判断(1分)
K均值是⼀种产⽣划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法⾃动地确定。
A.正确
√ B.错误
56.判断(1分)
朴素贝叶斯法的基本假设是条件独⽴性。
B.错误
57.判断(1分)
特征空间越⼤，过拟合的可能性越⼤。
√ A.正确
B.错误
58.判断(1分)
两个向量的余弦相似度越接近1，说明两者越相似。
√ A.正确
B.错误
59.判断(1分)
K均值是⼀种产⽣划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法⾃动地确定。
A.正确
B.错误
60.判断(1分)
I D3 算法的核⼼思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最⼤的特征进⾏分裂。√ A.正确
B.错误

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