山东大学2018机器学习期末考试题1
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2022-08-08
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名词解释（5' * 4）
1. 机器学习/数据挖掘
数据挖掘：是通过对(大规模)观测数据集的分析,寻找确信的关系,并将数据以一种可理解的
且利于使用的新颖方式概括数据的方法.
机器学习：如果说计算机程序可以从经验E中学习有关某类任务T和绩效指标P的信息，则该
计算机程序是否可以通过经验E来提高在任务T中的绩效（由P衡量）
2. 主动学习/无监督学习/有监督学习/强化学习/半监督学习/在线学习/（课本P13）
主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到
的样本训练分类模型来提高模型的精确度。
深度学习（英语：deep learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对
资料进行表征学习的算法。
3. ID3（决策树算法。）（C4.5/CART算法）
ID3算法（Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代）是一个由Ross Quinlan发明的用于决
策树的算法。以信息增益为标准来选择划分属性。
C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法。该算法是对Ross Quinlan之前
开发的ID3算法的一个扩展。C4.5算法以增益率为标准来选择最有划分属性。C4.5算法产生的
决策树可以被用作分类目的，因此该算法也可以用于统计分类。
4. 神经网络/支持向量机（VC维）/集成学习/K-means
神经网络：（人工）神经网络是模仿大脑学习过程的计算模型，它们具有神经元的基本特
征及其在大脑中的相互连接，通常情况下，计算机会编程来模拟这些特征。
VC维：VC维被定义为算法可以破碎（shatter）的最大点集的基数，在这里破碎（shatter）意为若
对于一个假设空间H，如果存在m个数据样本能够被假设空间H中的函数按所有可能的2^h种形式分开，
则称假设空间H能够把m个数据样本破碎（shatter）
集成学习：
K-means：k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法
神经网络的特点：大规模并行处理、结实、自适应和组织、足以模拟非线性关系、硬件
激活函数：
批量学习：在批处理学习中，在呈现所有N个训练样本之后，对多层感知器的突触权重进行调整。一次代
表所有N个样本的训练过程称为训练的一个时期。因此，批处理学习的成本函数由平均误差能量Eav定
义。
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