机器学习(北京理工大学) 中国大学mooc慕课答案2024版 m45160

第一章 绪论 绪论

1、 下列哪位是人工智能之父?

答案: Marniv Lee Minsky

2、 根据王珏的理解,下列不属于对问题空间W的统计描述是

答案: 学习能力

3、 下列描述无监督学习错误的是

答案: 不需要降维

4、 下列描述有监督学习错误的是

答案: 所有数据都相互独立分布

5、 下列哪种归纳学习采用符号表示方式?

答案: 经验归纳学习

6、 混淆矩阵的假正是指

答案: 模型预测为正的负样本

7、 混淆矩阵的真负率公式是为

答案: TN/(TN+FP)

8、 混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,准确率是

答案: 1/2

9、 混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精确率是

答案: 4/7

10、 混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,召回率是

答案: 2/3

11、 混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,F1-score是

答案: 8/13

第二章 期望最大化算法 期望最大化算法

1、 EM算法的E和M指什么?

答案: Expectation-Maximum

2、 EM算法的核心思想是?

答案: 通过不断地求取目标函数的下界的最优值,从而实现最优化的目标。

3、 关于EM算法的收敛性,EM算法理论上不能够保证收敛。

答案: 错误

4、 关于EM算法的用途,EM算法只适用不完全数据的情形。

答案: 错误

5、 Jessen不等式等号成立的条件是:变量为常数

答案: 正确

6、 Jessen不等式E(f(x)) >= f(E(x)), 左边部分大于等于右边部分的条件是函数f是凸函数,如果f是凹函数,左边部分应该是小于等于右边部分。

答案: 正确

7、 EM算法因为是理论可以保证收敛的,所以肯定能够取得最优解。

答案: 错误

8、 EM算法首先猜测每个数据来自哪个高斯分布,然后求取每个高斯的参数,之后再去重新猜测每个数据来自哪个高斯分布,类推进一步迭代,直到收敛,从而得到最后的参数估计值。

答案: 正确

9、 EM算法,具有通用的求解形式,因此对任何问题,其求解过程都是一样,都能很容易求得结果。

答案: 错误

10、 EM算法通常不需要设置步长,而且收敛速度一般很快。

答案: 正确

第三章 主题建模 主题建模

1、 LDA模型的隐变量Z是

答案: 每个词对应的主题

2、 LDA模型中的一个主题指:

答案: 词集合上的一个概率分布

3、 LDA模型在做参数估计时,最常用的方法是

答案: Gibbs采样方法;
变分推断

4、 吉布斯采样是一种通用的采样方法,对于任何概率分布都可以采样出对应的样本。

答案: 错误

5、 LDA模型的核心假设是:假设每个文档首先由主题分布表示,然后主题由词概率分布表示,形成文档-主题-词的三级层次。

答案: 正确

6、 Gibbs采样是一类通用的采样方法,和M-H采样方法没有任何关系。

答案: 错误

7、 关于LDA模型中的K,K的指定,必须考虑数据集合的特点,选择一个较为优化的数值。

答案: 错误

8、 LDA模型是一种生成式模型

答案: 正确

9、 主题建模的关键是确定数据集合的主题个数。

答案: 错误

10、 主题建模本质上是:一种新的文档表示方法,主要是通过主题的分布来表示一个文档。一种数据压缩方法,将文档压缩在更小的空间中。

答案: 正确

第四章 支持向量机 支持向量机

1、 SVM算法的性能取决于:

答案: 以上所有

2、 SVM中的代价参数C表示什么?

答案: 在分类准确性和模型复杂度之间的权衡

3、 下列有关支持向量机说法不正确的是:

答案: 得到的是局部最优解

4、 下列有关核函数不正确的是:

答案: 满足Mercer条件的函数不一定能作为支持向量机的核函数

5、 一对一法分类器,k个类别需要多少个SVM:

答案: k(k-1)/2

6、 SVM中的泛化误差代表SVM对新数据的预测准确度

答案: 正确

7、 若参数C(cost parameter)被设为无穷,只要最佳分类超平面存在,它就能将所有数据全部正确分类

答案: 正确

8、 “硬间隔”是指SVM允许分类时出现一定范围的误差

答案: 错误

9、 支持向量是最靠近决策表面的数据点

答案: 正确

10、 数据有噪声,有重复值,不会导致SVM算法性能下降

答案: 错误


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