机器学习练习题（打印版）
# 机器学习练习题
## 一、选择题
1. 在机器学习中，模型的泛化能力通常是指：
  - A. 模型在训练数据上的表现
  - B. 模型在新数据上的表现
  - C. 模型的复杂度
  - D. 模型的运行时间
2. 下列哪个不是监督学习算法？
  - A. 线性回归
  - B. 逻辑回归
  - C. 决策树
  - D. K-均值聚类
3. 梯度下降算法的主要目的是：
  - A. 到数据的均值
  - B. 到数据的中位数
  - C. 最小化损失函数
  - D. 标准化特征
4. 在神经网络中，激活函数的作用是：
  - A. 增加模型的非线性
  - B. 减少模型的复杂度
  - C. 计算模型的损失
  - D. 优化模型的参数
5. 下列哪个是过拟合的特征？
  - A. 模型在训练集上表现良好，在测试集上表现一般
  - B. 模型在训练集和测试集上表现都很好
  - C. 模型在训练集上表现一般，在测试集上表现良好
  - D. 模型在训练集上表现很好，在测试集上表现很差
## 二、简答题
1. 解释什么是交叉验证，并说明它在机器学习中的重要性。
2. 描述支持向量机（SVM）的基本原理，并举例说明其应用场景。
3. 什么是正则化？在机器学习中，为什么正则化是重要的？
## 三、计算题
1. 假设你有一个线性回归模型，其损失函数为均方误差（MSE）。给定以下数据点：
 
  | x  | y  |
  |--|--|
  | 1  | 2  |
  | 2  | 3  |
  | 3  | 5  |
  | 4  | 4  |
  计算模型的损失函数值，假设模型预测值为 \( \hat{y} = 1.5x \)。
2. 假设你正在使用梯度下降法来优化一个二次函数 \( f(x) = x^2 + 3x + 2 \)。初始点为 \( x_0 = 2 \)，学习率为 0.1。请计算前3次迭代的 \( x \) 值。
## 四、编程题
1. 编写一个Python函数，使用逻辑回归算法对二维数据进行分类。数据点由特征向量 \( (x_1, x_2) \) 和标签 \( y \) 组成。假设 \( y \) 只有0和1两个值。
2. 实现一个简单的K-均值聚类算法的Python函数，输入是数据点的集合和要划分的簇数 \( k \)，输出是每个数据点的簇标签。
请注意，以上练习题旨在帮助学习者巩固机器学习的基本概念和技能。实际应用中，机器学习问题通常更为复杂，需要结合具体的业务场景和数据特性进行分析和解决。
正则化逻辑回归模型

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