2021中国大学MOOC机器学习（温州大学）最新中国大学MOOC满分章节测试答案.docx

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1、2021中国大学MOOC机器学习（温州大学）最新中国大学MOOC总分值章节测试引言引言课后测试1、问题:哪一个是机器学习的合理定义？选项：A:机器学习从标记的数据中学习B：机器学习能使计算机能够在没有明确编程的情况下学习C:机器学习是计算机编程的科学D:机器学习是允许机器人智能行动的领域答案：【机器学习能使计算机能够在没有明确编程的情况下学习】2、问题:一个计算机程序从经验E中学习任务T ,并用P来衡量表现。并且，T的表现P随着经验E的增加而提高。假设我们给一个学习算法输 入了很多历史天气的数据，让它学会预测天气。什么是P的合理选择？选项：A:计算大量历史气象数据的过程B:正确预测未来日期天气

2、的概率C:天气预报任务D:以上都不答案：【正确预测未来日期天气的概率】3、问题恒归问题和分类问题的区别是什么？选项：A:回归问题有标签，分类问题没有B:回归问题输出值是离散的分类问题输出值是连续的C:回归问题输出值是连续的，分类问题输出值是离散的D:回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同答案：【回归问题输出值是连续的，分类问题输出值是离散的】4、问题:以下关于特征选择的说法正确的选项是？选项：A:选择的特征越多越好B:选择的特征越少越好C:选择的特征需尽可能反映不同事物之间的差异D:以上说法均不对答案：【选择的特征需尽可能反映不同事物之间的差异】5、问题:一个包含n类的多分类问题，假设采用一

3、对剩余的方法，需要拆分成多少次？选项：A:1B:n-1C:nD:n + 1答案：【n-1】6、问题:机器学习方法传统上可以分为（）类。选项：A:3B:4C:7D:2答案：【3】2、问题:以下关于朴素贝叶斯的特点说法错误的选项是（）选项：A：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论数学基础坚实B:朴素贝叶斯模型无需假设特征条件独立C:朴素贝叶斯处理过程简单,分类速度快D:朴素贝叶斯对小规模数据表现较好答案：【朴素贝叶斯模型无需假设特征条件独立】3、问题:以下算法不属于生成模型（）选项：A:朴素贝叶斯模型B:混合高斯模型C:隐马尔科夫模型D:支持向量机答案：【支持向量机】4、问题:哭于拉普拉斯平滑说法正确

4、的选项是（）选项：A:防止了出现概率为0的情况B:加上拉普拉斯平滑有助于提高学习性能C:会使得最终结果可能大于1D:以上说法都不对答案：【防止了出现概率为。的情况】5、问题:假设X和Y都服从正态分布，那么P（X5,Y0）就是一个（），表示X5,Y 例如n在1-1000之间，而m大于50000，那么使用支持向量机会非常慢，解决方案是创造、增加更多的特征，然 后使用逻辑回归或不带核函数的支持向量机。答案：【支持向量机理论上不能处理太多的特征。】13、问题:以下关于支持向量机的说法正确的选项是（）。选项：A:SVM适用于大规模数据集B:SVM分类思想就是将分类面之间的间隔最小化C5VM方法简单鲁棒性

5、较好D:SVM分类面取决于支持向量答案：【SVM方法简单，鲁棒性较好；SVM分类面取决于支持向量】14、问题:支持向量机有哪些常用的核函数（）。选项：A:高斯核B:拉普拉斯核C:线性核D:多项式核答案：【高斯核；线性核；多项式核】15、问题:下面关于支持向量机的描述正确的选项是（）。选项：A:是一种监督学习的方法B:可用于多分类的问题C:支持非线性的核函数D:是一种生成模型答案：【是一种监督学习的方法；可用于多分类的问题；支持非线性的核函数】16、问题:关于SVM的描述正确的选项是：（）选项：A:支持向量机模型定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器B:支持向量机可以通过核技巧，这使之成为实质上

6、的非线性分类器C:支持向量机的学习策略就是间隔最大化D:支持向量机训练时候数据不需要归一化或者标准化答案：【支持向量机模型定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；支持向量机可以通过核技巧，这使之成为实质上的非线性分类器；支持向量机的学习策略就是间隔最大化】17、问题:SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小间隔分类器（minimal margin classifier） 选项：A:正确B:错误答案：【错误】18、问题:SVM的数据需要归一化或者标准化。选项：A:正确B:错误答案：【正确】19、问题:支持向量是最靠近决策外表的数据点。选项：A:正确B:错误答案：【正确】20、问题:SVM中核函数将高维空间中的数据映射到低维空间。 选项：A:正确B:错误答案：【错误】聚类聚类课后测验1、问题:1聚类属于哪种学习方式（）。选项：A:监督学习B:无监督学习C:强化学习D:都不属于答案：【无监督学习】2、问题:以下关于Kmeans