机器学习练习题
一、选择题
1. 机器学习中的监督学习主要关注于：
  A. 特征工程
  B. 模型选择
  C. 预测结果
  D. 数据清洗
2. 在机器学习中，以下哪个算法属于非监督学习算法？
  A. 决策树
  B. 随机森林
  C. K-means
  D. 支持向量机
3. 以下哪个是深度学习中常用的激活函数？
  A. 阈值函数
  B. Sigmoid函数
  C. ReLU函数
  D. 线性函数
4. 交叉验证的主要目的是：
  A. 减少过拟合
  B. 增加训练数据
  C. 减少训练时间
  D. 提高模型的泛化能力
5. 在机器学习中，模型的偏差是指：
  A. 模型预测值与真实值之间的差异
  B. 模型预测值与平均预测值之间的差异
  C. 模型预测值与训练数据之间的差异
  D. 模型预测值与测试数据之间的差异
二、填空题
6. 在机器学习中，_______ 用于评估模型在新数据上的表现。
7. 线性回归模型试图到数据的最佳拟合线，其目标函数通常是_______。
8. 神经网络中的隐藏层可以增加模型的_______能力。
9. 决策树模型通过_______来构建模型。正则化最小二乘问题
10. 特征选择是_______过程中的一个重要步骤。
三、简答题
11. 描述机器学习中的过拟合现象，并给出避免过拟合的几种方法。
12. 解释什么是集成学习，并举例说明几种常见的集成学习方法。
13. 描述在机器学习中使用交叉验证的原因，并简述其基本过程。
14. 什么是正则化？它在机器学习中的作用是什么？
15. 描述深度学习与机器学习之间的关系，并解释深度学习为何在某些任务上表现更好。
四、计算题
16. 给定一组数据点：(1,2), (2,3), (3,5), (4,7), (5,9)。使用最小二乘法计算线性回归模型的参数a和b，使得预测值与实际值的平方差之和最小。
17. 假设有一个简单的神经网络，输入层有3个神经元，隐藏层有2个神经元，输出层有1个神经元。如果使用ReLU作为激活函数，给出前向传播过程中的计算步骤。
五、编程题
18. 编写一个Python函数，实现K-means算法的基本步骤，输入为数据点集和K值，输出为每个数据点的聚类结果和聚类中心。
19. 编写一个Python函数，使用梯度下降法优化线性回归模型的参数，输入为训练数据集和学习率，输出为优化后的模型参数。
六、案例分析题
20. 假设你是一名数据科学家，你的任务是预测房价。描述你将如何使用机器学习技术来解决这个问题，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等步骤。
请注意，以上题目仅为示例，实际的机器学习练习题可能需要根据具体的课程内容和学习深度进行调整。

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