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机器学习

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第一章绪论

• 1、下面哪种方法属于机器学习？

• A、在猫狗分类问题中，先将猫与狗的特点总结出来，再告诉机器，如

果符合猫的特点，则判定为猫，如果符合狗的特点，则判定为狗。

• B、将大量名画的真品与赝品输入计算机，让计算机自己从数据中学习出

一个模型用来判断是真品还是赝品。

• C、让计算机通过对以往的房价数据进行分析，预测未来房价走势。

• 1、我们现在手头上有大量的猫与狗的图片，我现在想

训练出一个模型，能够区别出这张图片是猫还是狗，

这是一个什么问题？

• A、回归

• B、分类

• C、聚类

• 2、我们现在手头上有大量的动物的图片，为了方便处

理，我们想让同一种动物的图片放到同一个文件夹，

这是一个什么问题？

• A、聚类

• B、回归

• C、分类

• D、无监督学习

• 3、在无人驾驶时，希望程序能够根据路况决策汽车的

方向盘的旋转角度，那么该任务是？

• A、分类

• B、回归

• C、聚类

• D、降维

第二章模型评估与选择

• 1、下面正确的是？

• A、将手头上所有的数据拿来训练模型，预测结

果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。

• B、将所有数据中的前百分之 70 拿来训练模

型，剩下的百分之 30 作为测试集，预测结果正

确率最高的模型就是我们所要选的模型。

C、将所有数据先随机打乱顺序，一半用来训练模

型，一半作为测试集，预测结果正确率最高的模型

就是我们所要选的模型。

• D、将所有数据先随机打乱顺序，百分之 80 用

来训练模型，剩下的百分之 20 作为测试集，预

测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模

型。

• 2、训练集与测试集的划分对最终模型的确定有

无影响？

• A、有

• B、无

• (https://data.educoder.net/api/attachments/282798) 请问，图

中 A 与 B 分别处于什么状态？

• A、欠拟合，欠拟合

• B、欠拟合，过拟合

• C、过拟合，欠拟合

• D、过拟合，过拟合

• 2、如果一个模型在训练集

上正确率为 99%，测试集上正确率为 60%。我们应该怎么做？

• A、加入正则化项

• B、增加训练样本数量

• C、增加模型复杂度

• D、减少模型复杂度

• 1、如果一个模型，它在训练集上正确率为 85%，测试集上正

确率为 80%，则模型是过拟合还是欠拟合？其中，来自于偏差

的误差为？来自方差的误差为？

• A、欠拟合，5%，5%

• B、欠拟合，15%，5%

• C、过拟合，15%，15%

• D、过拟合，5%，5%

• 1、假设，我们现在利用 5 折交叉验证的方法来确定模型的超参数，一共

有 4 组超参数，我们可以知道，5 折交叉验证，每一组超参数将会得到

5 个子模型的性能评分，假设评分如下，我们应该选择哪组超参数？

• A、子模型 1:0.8 子模型 2:0.7 子模型 3:0.8 子模型 4:0.6 子模型 5:0.5

• B、子模型 1:0.9 子模型 2:0.7 子模型 3:0.8 子模型 4:0.6 子模型 5:0.5

• C、子模型 1:0.5 子模型 2:0.6 子模型 3:0.7 子模型 4:0.6 子模型 5:0.5

• D、子模型 1:0.8 子模型 2:0.8 子模型 3:0.8 子模型 4:0.8 子模型 5:0.6

• 2、下列说法正确的是？

• A、相比自助法，在初始数据量较小时交叉验证更常用。

• B、自助法对集成学习方法有很大的好处

• C、使用交叉验证能够增加模型泛化能力

• D、在数据难以划分训练集测试集时，可以使用自助法

• 1、下列说法正确的是？

• A、相比 MSE 指标，MAE 对噪声数据不敏感

• B、RMSE 指标值越小越好

• C、R-Squared 指标值越小越好

• D、当我们的模型不犯任何错时，R-Squared 值为 0

如果一个模型加入正则项，这个模型的拟合程度

不一定增加。取决于正则化参数。参数过大会导致欠

拟合，过小会导致过拟合

• 简述 k 折交叉验证法：（第二章）P26

• 由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够⽤时，预留

⼤量的验证数据显得太奢侈。⼀种改善的⽅法是 K 折交叉验

证。在 K 折交叉验证中，我们把原始训练数据集分割成 K 个

不重合的⼦数据集，然后我们做 K 次模型训练和验证。每⼀

次，我们使⽤⼀个⼦数据集验证模型，并使⽤其它 K−1 个⼦

数据集来训练模型。在这 K 次训练和验证中，每次⽤来验证

模型的⼦数据集都不同。最后，我们对这 K 次训练误差和验

证误差分别求平均。

将数据集 D 划分为 k 个大小相似的互斥子集，每次用 k-1 个子

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