机器学习期末复习题合集.pdf

简介：
本PDF文档汇集了多门经典机器学习课程的期末复习题，覆盖监督学习、无监督学习及深度学习等多个领域，适用于学生备考与自我检测。 基本概念 什么是机器学习？ 1. 机器学习是一门研究如何通过计算手段从数据中获取知识和模式的学科。其核心是通过算法自动学习数据中的规律，并根据这些规律进行预测或决策。 2. 在实际应用中，机器学习涉及从大量数据中提取信息，建立模型以进行预测或分类。这类技术的应用领域包括图像识别、语音识别以及自然语言处理等。 什么是监督学习和无监督学习？请举例说明。 1. 监督学习：利用已标注的数据来训练模型。例如，使用包含不同水果及其标签（如苹果、橙子）的数据集来训练模型，使其能够识别新水果的类别。 2. 无监督学习：通过未标记数据发现其内在结构或模式。比如可以运用顾客购买记录进行聚类分析以找出不同的消费群体。 什么是过拟合和欠拟合？如何应对过拟合？ 1. 过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新的测试数据中却效果不佳的现象。解决方法包括增加训练样本的数量、应用正则化技术或剪枝（例如针对决策树）以避免过度复杂。 2. 欠拟合则是指学习算法不能有效捕捉到数据中的基本规律和趋势，在训练阶段就表现较差的情况。为改善这种情况，可以考虑提升模型的复杂度或者增加特征数量等策略来提高其描述能力。