人工智能基础及应用（微课版） 习题及答案 第4章 机器学习.docx

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1、习题一、选择题1 .关于k-近邻算法说法错误的是OA是机器学习B是无监督学习Ck代表分类个数Dk的选择对分类结果没有影响2 .关于k-近邻算法说法错误的是OA一般使用投票法进行分类任务Bk-近邻算法属于懒惰学习C训练时间普遍偏长D距离计算方法不同，效果也可能显著不同3 .关于决策树算法说法错误的是OA受生物进化启发B属于归纳推理C用于分类和预测D自顶向下递推4 .利用信息增益来构造的决策树的算法是OAID3决策树B递归C归约DFIFO5 .决策树构成的顺序是（）A特征选择、决策树生成、决策树剪枝B决策树剪枝、特征选择、决策树生成C决策树生成、决策树剪枝、特征选择D特征选择、决策树剪枝、决策树生

2、成6 .朴素贝叶斯分类器属于O假设A样本分布独立B属性条件独立C后验概率已知D先验概率已知7 .支持向量机是指OA对原始数据进行采样得到的采样点B决定分类平面可以平移的范围的数据点C位于分类面上的点D能够被正确分类的数据点8 .关于支持向量机的描述错误的是OA是一种监督学习的方式B可用于多分类问题C支持非线性核函数D是一种生成式模型9 .关于k-均值算法的描述错误的是OA算法开始时，k-means算法时需要指定中心点B算法效果不受初始中心点的影响C算法需要样本与中心点之间的距离D属于无监督学习10 .k-Medoids与k-means聚类最大的区别在于（）A中心点的选择规则B距离的计算法方法C

3、应用层面D聚类效果二、简答题1 .k-近邻算的基本思想是什么？2 .决策树的叶结点和非叶结点分别表示什么？3 .朴素贝叶斯分类器为什么是“朴素”的？4 .线性可分支持向量机的基本思想是什么？5 .核技巧是如何使线性支持向量机生成非线性决策边界的？6 .什么是聚类？聚类和分类有什么区别？7 .试举例聚类分析的应用场景,参考答案一、选择题1.D2,C3.A4.A5.D6.B7.C8.D9.B10.A二、简答题1 .请简述k近邻算法的思想答：给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本X：对于分类问题，k-近邻算法从所有训练样本集合中找到与X最近的k个样本，然后通过投票法选择这k个样本中出现次数

4、最多的类别作为X的预测结果;对于回归问题,k近邻算法同样找到与X最近的k个样本,然后对这k个样本的标签求平均值，得到X的预测结果。2 .决策树的思想是什么？答：决策树的思想非常简单:给定个样本集合,其中每个样本由若干属性表示，决策网通过贪心的策略不断挑选最优的属性。对于离散属性以不同的属性值作为节点:对于连性，以属性值的特定分割点作为节点。将每个样本划分到不同的子树.再在各棵子树上业递归对子树上的样本进行划分，直到满足一定的终止条件为止。3 .简述聚类的目的，宗旨。答：聚类的目的是对样本集合进行自动分类，以发掘数据中隐藏的信息、结构，从而发现可能的商业价值。聚类时，相似的样本被划分到相同的类别，不同的样本被划分到不同的类别。聚类的宗旨是:类内距离最小化，类间距离最大化。同一个类别中的样本应该尽可能靠拢，不同类别的样本应该尽可能分离，以避免误分类的发生。4 .常用的核函数有哪些？答：（1）线性核函数，即支持向量机中的形式；（2）多项式核函数；（3）高斯核函数，又被称为径向基（RBF）函数。5 .决策树的叶结点和非叶结点分别表示什么？答：它的每一个叶子结点对应着一个分类，非叶子结点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值降气划分成若干个子集。