机器学习（周志华）参考答案第一章  绪论（略）第二章模型评估与选择1.数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。正则化其实是破坏最优化一个组合问题，从500500正反例中分别选出150150正反例用于留出法评估，所以可能取150)2。法应该是(C5002.数据集包含100个样本，...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 106919951 A(43)申请公布日 2017.07.04(21)申请号 CN201710059373.X(22)申请日 2017.01.24(71)申请人 杭州电子科技大学    地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人 俞俊 谭敏 郑光剑 (74)专利代理机构...

人工智能机器学习技术练习(习题卷25)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]基于层次的聚类，说法正确的是()A)凝聚法是从一个大的数据簇开始计算B)分裂法是从一个小的数据簇开始计算C)簇与簇之间可以进行合并，进行层次分析答案:C解析:2.[单选题]考虑下表中二元分类问题的训练样本，根据信息增益，哪个是最佳划分(在a1,a2,a3中):class="...

第二章模型评估与选择1.数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。一个组合问题，从500500正反例中分别选出150150正反例用于留出法评估，所以可能取150)2。法应该是(C500正则化其实是破坏最优化2.数据集包含100个样本，其中正反例各一半，假定学习算法所产生的模型是将新样本预测...

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...

svm 松弛变量    支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习领域中一种常用的分类器算法。在SVM中，松弛变量（slack variable）是一个重要的概念，用于解决线性不可分的问题。在本文中，我们将详细介绍SVM中的松弛变量。    1. 什么是松弛变量    在SVM中，我们的目标是到一个最优...

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两部分组成。生成器负责生成新的数据样本，而判别器则负责区分真实数据和生成器生成的数据。生成对抗网络的训练过程是通过让生成器和判别器相互竞争、相互学习，最终达到生成逼真数据样本的目的。然而，在生成对抗网络的生成模型训练中，会出现一些常见问题，本文将对这些问题进行分析。首先，生成对抗网络训练中的常见问题之一是模式崩溃。模式崩溃指的是生成器在训练...

生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成，通过博弈的方式来训练模型，以生成逼真的数据。然而，在生成过程中，GAN模型常常遭遇模式崩溃问题，即生成器无法产生多样化和高质量的样本。本文将分析生成式对抗网络中的模式崩溃问题，并探讨解决方法。一、模式崩溃问题分析1. 生成器和判别器的不平衡在训练过程中，生成器和判别器之间的不平衡是导致模式崩溃问题的主要原因之一。如果生成器的能力过强...

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成逼真的数据样本，而判别器则负责判断生成的数据样本是真实样本还是伪造样本。生成对抗网络的训练旨在使生成器和判别器之间达到一种动态的平衡状态。然而，在实际训练过程中，会遇到一些常见的问题，本文将对生成对抗网络的生成模型训练中的常见问题进行分析。1. 梯度消失和梯度爆炸在生成对抗网络的训练中，梯度消失和梯度爆炸是常...

正则化是为了防止神经网络算法的使用中常见问题解答神经网络算法是一种在机器学习和人工智能领域中广泛应用的算法。它模仿人脑中神经元之间的连接方式，能够处理大量的数据并学习到其中的模式和规律。然而，尽管神经网络算法有很多优点，但在使用过程中也会遇到一些常见的问题。本文将为您解答这些常见问题，希望能够帮助您更好地使用神经网络算法。问题一：如何选择合适的神经网络模型？选择合适的神经网络模型非常关键，它将直接...

第一章测试1.样本是连续型数据且有标签，我们采用（ ）进行机器学习。A:嵌入算法B:聚类算法C:分类算法D:回归算法答案:D2.在机器学习中，样本常被分成（ ）。A:训练集B:其它选项都有C:测试集D:评估集答案:B3.机器学习算法需要显示编程，具备归纳、总结等自学习能力。（ ）A:错B:对答案:A4.机器学习和人工智能、深度学习是一个概念，都是指机器模仿人类推理、学习能力。（ ）A:错B:对答案...

lr 常用技巧使用逻辑回归（Logistic Regression，简称LR）进行二分类任务时，常用的技巧有以下几点：1. 特征选择：通过特征选择方法选择对任务有帮助的特征。常用的特征选择方法有相关性分析、方差筛选和递归特征消除等。2. 特征转换：对原始特征进行转换，以提高LR模型的性能。常用的特征转换方法有多项式特征和交叉特征，可以通过增加特征维度的方式提高模型的非线性拟合能力。3. 样本平衡：...

lasso回归样本点和因子数量正则化的回归分析    ## Lasso Regression: Sample Size and Number of Features.    English Answer:    Sample Size Considerations:    Minimum sample size: T...

人工智能机器学习技术练习(习题卷10)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]典型的分类算法是()A)决策树B)k-meansC)BIRCH答案:A解析:2.[单选题]随机森林算法用于回归时，单棵树的分裂原则是()A)基尼指数B)方差C)信息增益率答案:B解析:3.[单选题]下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果A)BoostingB...

梯度下降法、正则化与逻辑回归1.梯度下降法在介绍梯度下降法之前，先介绍下泰勒公式，泰勒公式的基本形式如下：f(x)=f(x0)+f′(x0)(x−x0)+1 2f″令x=w t+1，w t+1代表第t+1次参数向量的值；令x0=w t，代表第t次参数向量的值；其中w共有k个参数，w=[w1,w2,…,w k]；令x-x0=△w，取⼀阶泰勒公式，则：正则化的回归分析f({{\boldsymbol{w...

逻辑回归⼀、逻辑回归原理  前⾯我们讲的线性回归模型是求输出特征向量Y和输⼊样本矩阵X之间的线性关系系数θ，从⽽拟合模型Y = Xθ。此时的Y是连续的，所以是回归模型。那么，考虑如果Y是离散的话，要怎么进⾏处理？此时可以通过映射函数G(Y)将Y映射为连续的值，并且规定在⼀定的实数范围内属于⼀个类别，另⼀个实数范围内属于另⼀个类别。逻辑回归就是从这⼀点出发的，其实质是⼀个分类问题。逻辑回归...

如何解决支持向量机中的过拟合问题支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，其在分类和回归问题中都有广泛的应用。然而，SVM在处理复杂数据集时往往容易出现过拟合问题，即在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。本文将探讨如何解决SVM中的过拟合问题。一、引言过拟合是指模型在训练集上过度拟合，导致对新样本的泛化能力较差。在SVM中，过拟合可能由于以...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113901207 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111078627.5正则化英文(22)申请日 2021.09.15(71)申请人 昆明理工大学    地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号(72)发明人 严馨 佘朝阳 邓忠莹 王红斌 陈玮...

深度学习对抗样本的防御方法综述    深度学习系统在许多领域取得了巨大成功，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别。深度学习系统也面临着一些挑战，其中之一就是对抗样本攻击。对抗样本攻击是指通过对输入数据进行微小的、人眼不可见的扰动，就能够使深度学习系统产生错误的输出。对抗样本攻击可能导致严重的后果，比如导致自动驾驶汽车错误地识别交通标志、导致人脸识别系统识别错误、或者使语音识别...

如何解决神经网络中的标签不平衡问题在神经网络中，标签不平衡问题是一个常见而严重的挑战。这个问题指的是在训练数据中，不同类别的标签分布不均匀，导致模型对于少数类别的学习效果较差。解决这个问题需要综合运用数据预处理、算法调整和模型优化等多种方法。正则化网络首先，数据预处理是解决标签不平衡问题的重要步骤。一种常用的方法是欠采样，即从多数类别中随机选择部分样本，使得各类别的样本数量相近。这样可以减少多数类...

改进生成对抗网络的样本平衡问题生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种用于生成新的样本数据的机器学习模型。它由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练的方式不断提升模型的生成能力。然而，GANs在训练过程中往往会遇到样本平衡问题，即生成器和判别器之间存在不平衡的训练数据分布。为了解决这一问题，...

基于对抗学习的网络防御技术研究网络安全一直是当今互联网世界中的一个重要话题。网络攻击者不断寻新的方式来破坏网络的稳定性。同时，网络安全领域的研究人员也在寻新的方式来对抗这些攻击者。目前，基于对抗学习的网络防御技术正在成为研究的热点之一。对抗学习是一种机器学习的分支。它主要研究的是如何让模型更好地抵御对抗攻击。对抗攻击是一种利用少量改变就可以欺骗机器学习模型的攻击技术。对抗学习的目的是让模型具有...

生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成与真实数据类似的假数据，而判别器则负责判断输入的数据是真实数据还是生成器生成的假数据。这两个网络通过对抗训练的方式相互竞争，以达到生成高质量数据的目的。然而，在实际应用中，GAN模型也存在一些问题，其中最重要的问题之一是模式崩溃。模式崩溃是指生成器在训练过程中只学习到数据的少量模式，而没有学习到数据的全局...

改进生成对抗网络的泛化能力第一章：引言1.1 背景介绍生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型，能够通过学习训练数据的分布来生成新的样本。GANs 在图像生成、语音合成、文本生成等领域取得了巨大的成功。然而，现有的生成对抗网络在泛化能力上仍然存在一些挑战，即难以生成具有多样性和高质量的样本。  &nb...

生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个部分组成，可以用于生成逼真的图像、视频、音频等。它的独特之处在于生成器和判别器之间的对抗学习，生成器不断提升生成的真实度，而判别器则不断提升对真实与生成样本的鉴别能力。在本文中，我们将分享一些生成式对抗网络中的模型设计与优化技巧。一、选择适合的损失函数在训练生成式对抗网络时，选择合适的损失函数非常重要。对于生成器而言，可以使用对抗损失...

如何解决神经网络中的样本异常问题神经网络作为一种强大的机器学习算法，在许多领域都取得了重要的突破。然而，神经网络在处理样本异常问题上仍然存在一些挑战。样本异常问题指的是在训练数据中存在一些与其他样本不同的异常样本，这些异常样本可能会对神经网络的性能产生不良影响。本文将探讨如何解决神经网络中的样本异常问题。首先，我们需要明确异常样本的定义。异常样本通常是指在训练数据中与其他样本具有明显差异的样本。这...

生成式对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，它由两个神经网络组成：一个生成网络和一个判别网络。生成网络的目标是生成与真实数据相似的样本，而判别网络的目标是区分生成的样本和真实的样本。两个网络相互对抗，不断地提升自己的性能，最终达到生成高质量样本的目的。生成式对抗网络已经被广泛应用于图像生成、语音合成、文本生成等领域。在本文中，将分享一些利用生成式对抗网络进行数据生成的实用技巧。首先，了解GAN的基...

生成对抗网络的常见问题及解决方法-九生成对抗网络（GAN）是一种通过两个神经网络相互竞争来生成模拟数据的机器学习技术。它由一个生成网络和一个判别网络组成，生成网络负责生成数据样本，而判别网络则负责评估这些数据样本的真实性。虽然GAN在图像生成、语音合成等领域取得了巨大成功，但在实际应用过程中也经常遇到一些常见问题。本文将探讨一些常见的GAN问题，并提出相应的解决方法。模式崩溃模式崩溃是指生成网络在...

基于条件生成式对抗网络的数据增强方法    随着人工智能和深度学习的不断发展，数据的质量和数量对于训练准确模型的重要性也越来越被重视。然而，实际应用中往往会面临数据稀缺或不平衡的问题，这就要求我们在数据集预处理阶段引入一些技术手段来增强数据，提高模型的泛化能力和鲁棒性。    本文将介绍一种基于条件生成式对抗网络（Conditional Generative...

神经网络模型的优化与泛化能力提升技巧在人工智能领域中，神经网络模型是一种被广泛应用的机器学习模型。然而，仅仅构建一个模型是远远不够的，我们还需要优化这个模型并提升其泛化能力，以便在实际应用中取得准确、可靠的结果。本文将介绍一些优化神经网络模型并提升其泛化能力的技巧。正则化网络首先，正则化是一种常用的技巧，可以帮助减少过拟合。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在未知数据上表现欠佳的情况。正则化技术...