機器學習試題（含答案解析）一、單選題（共60題，每題1分，共60分）1.決策樹學習的關鍵是A、初始結點選擇B、剪枝C、選擇最優劃分屬性D、分枝正確答案：C答案解析：決策樹學習的關鍵在于選擇最優劃分屬性。最優劃分屬性能夠使樣本集合根據該屬性進行劃分后，子樣本集合的純度得到最大程度的提高，從而更有效地對數據進行分類或回歸等操作。初始結點選擇只是決策樹構建的起始點；剪枝是為了防止過擬合等情況，對已構建好的決策樹進行優化；分枝是基于劃分屬性對樣本進行拆分的操作，這些都依賴于選擇最優劃分屬性這一關鍵步驟。2.下列不屬于集成學習方法是A、baggingB、connectingC、boostingD、stacking正確答案：B答案解析：集成學習方法主要包括bagging、boosting、stacking等。bagging通過自助采樣法從原始數據集有放回地采樣構建多個基學習器，再將這些基學習器的預測結果進行結合；boosting是迭代地訓練基學習器，每一輪根據上一輪基學習器的表現調整樣本權重；stacking是先訓練多個基學習器，然后將基學習器的輸出作為新的特征，再訓練一個元學習器來組合這些特征進行預測。而connecting不屬于集成學習的典型方法。3.若某學習器預測的是離散值，則此類學習任務稱為（）A、回歸B、分類C、強化學習D、聚類正確答案：B答案解析：分類任務是預測離散值，聚類是將數據分成不同的簇，回歸是預測連續值，強化學習是智能體在環境中通過交互學習最優策略，這里預測離散值的學習任務是分類。4.以下關于Sigmoid的特點說法錯誤的是()。A、Sigmoid函數計算量小B、趨向無窮的地方，函數變化很小，容易出現梯度消失的現象C、可以將函數值的范圍壓縮到[0,1]D、函數處處連續正確答案：A答案解析：Sigmoid函數的計算量較大，它涉及到指數運算。B選項，在趨向無窮的地方，函數值趨近于0或1，變化很小，容易出現梯度消失現象。C選項，Sigmoid函數可以將任意實數映射到[0,1]區間。D選項，Sigmoid函數是處處連續可導的。所以A選項說法錯誤。5.以下哪個不是原型聚類算法（）A、K均值算法B、學習向量量化LVQC、高斯混合聚類D、PCA算法正確答案：D答案解析：PCA算法是一種降維算法，不屬于原型聚類算法。K均值算法、學習向量量化LVQ、高斯混合聚類都屬于原型聚類算法。原型聚類算法是基于原型的聚類方法，通過定義原型來對數據進行聚類。K均值算法通過迭代尋找數據點的聚類中心作為原型；學習向量量化LVQ通過訓練來確定原型向量；高斯混合聚類假設數據由多個高斯分布混合而成，以這些高斯分布的參數作為原型。而PCA算法主要用于數據降維，將高維數據映射到低維空間，不是用于聚類的。6.一般來說，下列哪種方法常用來預測連續獨立變量？A、線性回歸B、邏輯回顧C、線性回歸和邏輯回歸都行D、以上說法都不對正確答案：A答案解析：線性回歸是用于預測連續因變量的常用方法。邏輯回歸主要用于預測二分類的因變量，不適合預測連續獨立變量。7.下列關于Boosting和Bagging的描述正確的是：A、Boosting主要關注降低方差B、Boosting的代表算法有隨機森林C、Bagging基于自助采樣法D、Bagging主要關注降低偏差正確答案：C答案解析：Bagging基于自助采樣法，主要關注降低方差；Boosting主要關注降低偏差，其代表算法有Adaboost等，隨機森林是Bagging的代表算法。所以A選項中說Boosting主要關注降低方差錯誤；B選項中說Boosting的代表算法有隨機森林錯誤；D選項中說Bagging主要關注降低偏差錯誤。故正確答案是C。8.谷歌新聞每天收集非常多的新聞，并運用()方法再將這些新聞分組，組成若干類有關聯的新聞。于是，搜索時同一組新聞事件往往隸屬同一主題的，所以顯示到一起。A、分類B、聚類C、關聯規則D、回歸正確答案：B答案解析：聚類是將物理或抽象對象的集合分組為由類似對象組成的多個類的分析過程。谷歌新聞運用聚類方法把收集到的大量新聞分組，組成若干類有關聯的新聞，使得同一組新聞事件隸屬同一主題顯示到一起。關聯規則主要是挖掘數據中項集之間的關聯關系；回歸是用于預測數值型數據；分類是將數據劃分到不同類別。所以這里用的是聚類方法。9.將數據集D進行適當處理，產生出訓練集S和測試集T，有哪些常見的做法：A、留出法B、交叉驗證法C、自助法D、以上都是正確答案：D答案解析：留出法是直接將數據集劃分為訓練集和測試集；交叉驗證法是將數據集進行多次劃分和訓練測試；自助法是通過有放回抽樣來產生訓練集等，這三種都是將數據集D進行適當處理產生訓練集S和測試集T的常見做法。10.如果一個SVM模型出現欠擬合，那么下列哪種方法能解決這一問題？A、增大懲罰參數C的值B、減小懲罰參數C的值C、減小核系數（gamma參數）D、都不正確正確答案：A答案解析：當SVM模型出現欠擬合時，增大懲罰參數C的值可以讓模型對誤分類的懲罰增加，從而使模型更加復雜，能夠更好地擬合數據，解決欠擬合問題。減小懲罰參數C的值會使模型更加寬松，更容易欠擬合。減小核系數（gamma參數）會使模型的復雜度降低，也可能導致欠擬合情況加劇。所以能解決欠擬合問題的是增大懲罰參數C的值，答案選A。11.點擊率的預測是一個數據比例不平衡問題（比如訓練集中樣本呈陰性的比例為99%，陽性的比例是1%），如果我們用這種數據建立模型并使得訓練集的準確率高達99%。我們可以得出結論是：A、模型的準確率非常高，我們不需要進一步探索B、模型不好，我們應建一個更好的模型C、無法評價模型D、以上都不正確正確答案：B12.假設我們使用原始的非線性可分版本的Soft-SVM優化目標函數。我們需要做什么來保證得到的模型是線性可分離的？A、C=0B、C=1C、C正無窮大D、C負無窮大正確答案：C答案解析：在原始的非線性可分版本的Soft-SVM優化目標函數中，當C趨于正無窮大時，Soft-SVM就近似為硬間隔SVM，此時得到的模型是線性可分離的。C較小時，模型允許一些樣本被錯分，以換取更平滑的決策邊界；而當C趨于正無窮大時，模型會盡量嚴格地將樣本正確分類，從而保證模型是線性可分離的。13.下列中為判別模型的是（）A、高斯混合模型B、隱含馬爾科夫模型C、GAN模型D、邏輯回歸模型正確答案：D答案解析：邏輯回歸模型是判別模型，它直接對數據進行建模，學習輸入到輸出的映射關系，用于預測類別或回歸數值。而高斯混合模型、隱含馬爾科夫模型屬于生成模型，GAN模型是生成對抗網絡，主要用于生成數據。14.下列有關支持向量機說法不正確的是：A、得到的是局部最優解B、采用結構風險最小化原理C、具有很好的推廣能力D、是凸二次優化問題正確答案：A答案解析：支持向量機采用結構風險最小化原理，是凸二次優化問題，能得到全局最優解，且具有很好的推廣能力，并非得到局部最優解。15.混淆矩陣的真負率公式是為A、TP/(TP+FN)B、FP/(FP+TN)C、FN/(TP+FN)D、TN/(TN+FP)正確答案：D答案解析：真負率（TrueNegativeRate，TNR）也被稱為特異度（Specificity），其計算公式為TNR=TN/(TN+FP)，表示實際為負例且被正確預測為負例的比例。所以選項D正確。16.下列激活函數中，能夠實現將特征限制到區間[-1,1]的是哪一個A、TanhB、LogisticC、ReLUD、Sigmoid正確答案：A答案解析：Tanh函數的值域是[-1,1]，能夠將特征限制到這個區間。Logistic函數的值域是(0,1)；ReLU函數的值域是[0,+∞)；Sigmoid函數的值域也是(0,1)。17.四個點坐標為(1,1)，(1,0)，(-1,-1)，(-1,0)，用SVM分類的決策邊界是A、y=xB、x=0C、y=-xD、y=0正確答案：B答案解析：對于給定的四個點(1,1)，(1,0)，(-1,-1)，(-1,0)，可以發現這些點關于y軸對稱。支持向量機（SVM）尋找的決策邊界是能夠最大程度區分兩類點的超平面。在這里，決策邊界就是x=0這條直線，它將點分為左右兩部分，左側為(-1,-1)，(-1,0)，右側為(1,1)，(1,0)。18.以下哪個不是常見的決策樹算法A、ID3B、C4.5C、CARTD、DBSCAN正確答案：D答案解析：DBSCAN是一種基于密度的空間聚類算法，不是決策樹算法。而ID3、C4.5、CART都是常見的決策樹算法。19.以下有關隨機森林算法的說法錯誤的是：A、隨機森林算法對異常值和缺失值不敏感B、隨機森林算法不需要考慮過擬合問題C、決策樹之間相關系數越低、每棵決策樹分類精度越高的隨機森林模型分類效果越好D、隨機森林算法的分類精度不會隨著決策樹數量的增加而提高正確答案：B20.下列有關SVM和LR說法不正確的是（）A、SVM是分類模型，LR是回歸模型B、SVM和LR都是分類模型C、SVM是判別式模型D、LR判別式模型正確答案：A答案解析：SVM和LR都是分類模型，不是回歸模型，所以A選項說法錯誤。SVM和LR都屬于判別式模型，通過尋找一個判別函數來對樣本進行分類，所以B、C、D選項說法正確。21.下列貝葉斯網結構中不屬于三種典型的依賴關系A、V型結構B、同父結構C、順序結構D、選擇結構正確答案：D22.關于logistic回歸和SVM不正確的是（）A、Logistic回歸目標函數是最小化后驗概率B、Logistic回歸可以用于預測事件發生概率的大小C、SVM目標是結構風險最小化D、SVM可以有效避免模型過擬合正確答案：A答案解析：Logistic回歸目標函數是最大化對數似然函數，而不是最小化后驗概率。B選項，Logistic回歸確實可以用于預測事件發生概率的大小。C選項，SVM目標是結構風險最小化。D選項，SVM通過核函數等方式在一定程度上可以有效避免模型過擬合。23.決策樹中不包含以下哪種結點A、葉節點B、內部結點C、外部結點D、根節點正確答案：C答案解析：決策樹包含根節點、內部結點和葉節點，不包含外部結點。根節點是決策樹的起始點，內部結點用于進行屬性測試并根據測試結果劃分數據，葉節點代表分類結果或最終決策。24.線性回歸能完成的任務是A、預測連續值B、聚類C、分類D、預測離散值正確答案：A答案解析：線性回歸的主要任務是對連續型變量進行預測，通過建立自變量和因變量之間的線性關系模型，來預測因變量的連續值。而預測離散值通常是分類算法的任務，分類是將數據劃分到不同的類別中；聚類是將數據分成不同的簇，使同一簇內的數據具有較高的相似度，不同簇之間的數據具有較大的差異。所以線性回歸能完成的任務是預測連續值。25.關于SVM泛化誤差描述正確的是A、超平面與支持向量之間距離B、超平面與支持向量之間距離C、SVM的誤差閾值正確答案：A26.“學習向量量化”與一般聚類算法不同的是（）A、數據樣本帶有類別標記B、簇的種類不同C、結構不同D、向量程度不同正確答案：A27.假設現在只有兩個類，這種情況下SVM需要訓練幾次？A、2B、1C、3D、4正確答案：B28.關于BP算法特點描述錯誤的是()A、輸入信號順著輸入層、隱層、輸出層依次傳播B、計算之前不需要對訓練數據進行歸一化C、預測誤差需逆向傳播，順序是輸出層、隱層、輸入層D、各個神經元根據預測誤差對權值進行調整正確答案：B答案解析：BP算法在計算之前通常需要對訓練數據進行歸一化處理。歸一化可以加快收斂速度，提高模型的穩定性和泛化能力。選項A描述的信號傳播方向是正確的；選項C的誤差逆向傳播順序也是正確的；選項D神經元根據預測誤差調整權值也是BP算法的特點之一。29.下列關于過擬合的說法錯誤的是A、過擬合是指模型在訓練集上表現很好，但是在交叉驗證集和測試集上表現一般B、解決過擬合可以采用Dropout方法C、解決過擬合可以采用參數正則化方法D、數據集擴增不能用來解決過擬合問題正確答案：D答案解析：過擬合是指模型在訓練集上表現很好，但在交叉驗證集和測試集上表現較差。Dropout方法和參數正則化方法都可以有效緩解過擬合。數據集擴增通過增加數據的多樣性，讓模型學習到更豐富的特征，有助于減少過擬合，所以選項D中說數據集擴增不能用來解決過擬合問題是錯誤的。30.以下關于神經網絡的說法中，正確的是（）？A、增加網絡層數，一定能減小訓練集錯誤率B、減小網絡層數，一定能減小測試集錯誤率C、增加網絡層數，可能增加測試集錯誤率D、增加網絡層數，一定增加測試集錯誤率正確答案：C答案解析：增加網絡層數可能會導致過擬合等問題，從而使得測試集錯誤率增加，但不是一定增加。增加網絡層數并不一定能減小訓練集錯誤率，減小網絡層數也不一定能減小測試集錯誤率，所以A、B、D選項錯誤。31.在SVM中,margin的含義是()A、差額B、損失誤差C、幅度D、間隔正確答案：D答案解析：在SVM中，margin指的是間隔，它是分類超平面與離超平面最近的樣本點之間的距離。較大的間隔意味著模型具有更好的泛化能力。32.下列兩個變量之間的關系中，那一個是線性關系A、學生的性別與他（她）的數學成績B、人的工作環境與他的身體健康狀況C、兒子的身高與父親的身高D、正方形的邊長與周長正確答案：D答案解析：線性關系是指兩個變量之間的關系可以用一條直線來近似表示。選項A中，學生的性別與數學成績之間沒有直接的線性關系；選項B中，人的工作環境與身體健康狀況之間的關系較為復雜，不是簡單的線性關系；選項C中，兒子的身高與父親的身高之間存在一定的遺傳關系，但不是嚴格的線性關系；選項D中，正方形的周長等于4倍邊長，即周長與邊長之間是線性關系，其表達式為周長=4×邊長。33.關于BP算法反向傳播的說法正確的是（）。A、BP算法反向傳播進行更新時一般用到微積分的鏈式傳播法則B、BP算法更新量與步長關系不大C、BP算法反向傳播的預測誤差值一般由真實標簽值和預測標簽值的差計算得來D、BP算法反向傳播的目的是只對權值進行更新正確答案：A34.關于BP算法信號前向傳播的說法正確的是（）。A、BP算法在計算正向傳播輸出值時需要考慮激活函數B、BP算法信號前向傳播的計算量跟輸入層神經元數目無關C、BP算法只有在隱層才有激活函數D、BP算法信號傳播的順序是輸出層、隱層、輸入層。正確答案：A答案解析：BP算法在計算正向傳播輸出值時需要考慮激活函數。對于每個神經元，其輸入會通過激活函數得到輸出，在整個前向傳播過程中，無論是輸入層到隱層，還是隱層到輸出層，都需要經過激活函數處理，所以A正確。BP算法信號前向傳播的計算量與輸入層神經元數目有關，輸入層神經元數目越多，計算量越大，B錯誤。BP算法在輸入層、隱層、輸出層都可能有激活函數，C錯誤。BP算法信號傳播的順序是輸入層、隱層、輸出層，D錯誤。35.（）是并行式集成學習方法最著名的代表A、隨機森林B、BoostingC、BaggingD、AdaBoost正確答案：C答案解析：并行式集成學習方法最著名的代表是Bagging，它通過有放回采樣來構建多個基學習器，然后將這些基學習器的結果進行組合。隨機森林是Bagging的一個典型應用；Boosting是串行式集成學習方法；AdaBoost是Boosting的一種具體實現。36.關于決策樹，以下哪種說法是正確的A、可讀性強B、只用于分類問題C、只用于回歸問題D、是無監督學習正確答案：A答案解析：決策樹具有可讀性強的特點。決策樹既可以用于分類問題，也可以用于回歸問題，它是一種有監督學習算法，不是無監督學習。所以B、C、D選項錯誤，A選項正確。37.?給定一定數量的紅細胞、白細胞圖像，但是并不知道圖像與標簽的對應關系，設計一個紅白細胞分類器，這屬于（）問題A、半監督學習B、無監督學習C、監督學習D、以上都可以正確答案：B答案解析：這屬于無監督學習問題。因為給定的紅細胞、白細胞圖像不知道圖像與標簽的對應關系，無法進行有監督學習中利用已知標簽數據來訓練模型的操作。而無監督學習是在沒有標簽的情況下，對數據進行聚類、降維等操作，這里可以嘗試對紅白細胞圖像進行聚類等無監督學習方法來實現分類，所以屬于無監督學習。38.關于EM算法正確的是A、EM算法包括兩步：E算法和M算法B、EM算法一定能收斂到全局最大值點C、英文全稱是Expectation-MinimizationD、以上都不正確正確答案：A答案解析：EM算法確實包括E步（期望步）和M步（極大化步），所以選項A正確；EM算法不一定能收斂到全局最大值點，有可能收斂到局部最大值點，B錯誤；EM算法英文全稱是ExpectationMaximization，C選項表述不準確；所以以上選項中只有A正確，答案選A。39.對主成分分析PCA方法描述正確的是:A、投影矩陣是正交矩陣B、進行非正交投影C、PCA不需要進行樣本去均值D、投影到特征值最小的方向正確答案：A答案解析：主成分分析（PCA）中投影矩陣是正交矩陣，它通過正交變換將高維數據投影到低維空間，使得投影后的數據方差最大化，是進行正交投影，B錯誤；PCA需要進行樣本去均值處理，C錯誤；是投影到特征值最大的方向，D錯誤。PCA的核心思想是通過線性變換將原始數據轉換為一組新的變量，即主成分，這些主成分是原始變量的線性組合，且彼此之間互不相關。在這個過程中，通過構建正交矩陣來實現數據的投影，以達到降維且保留數據主要特征的目的。40.樸素貝葉斯分類器的特征不包括A、數據的缺失值影響不大B、孤立的噪聲對該分類器的影響不大C、要求數據的屬性是相互獨立的D、條件獨立的假設可能不成立正確答案：C41.極大似然估計中參數是（）A、未知的隨機變量B、已知的隨機變量C、確定且已知的量D、確定且未知的量正確答案：D答案解析：極大似然估計是利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這些樣本結果出現的模型參數值。所以參數是確定但未知的量，需要通過樣本數據來進行估計。42.?哪些機器學習模型經過訓練，能夠根據其行為獲得的獎勵和反饋做出一系列決策？A、無監督學習B、監督學習C、強化學習D、以上全部正確答案：C答案解析：強化學習是一類通過與環境進行交互并根據環境反饋的獎勵信號來學習最優行為策略的機器學習方法。在強化學習中，智能體（agent）在環境中執行一系列動作，并根據這些動作獲得的獎勵和反饋來調整自己的行為策略，以最大化長期累積獎勵。無監督學習主要用于發現數據中的模式和結構，不依賴于明確的獎勵反饋；監督學習是基于標注數據進行學習以預測輸出，也不是根據獎勵和反饋來做決策。所以答案是強化學習，選C。43.下列方法中，屬于無監督學習的為（）A、線性回歸B、K均值C、神經網絡D、決策樹正確答案：B答案解析：無監督學習是指在沒有標簽的數據上進行學習，旨在發現數據中的模式和結構。K均值算法是一種典型的無監督學習算法，它將數據點劃分為不同的簇。線性回歸、神經網絡、決策樹都屬于有監督學習算法，它們需要有標簽的數據來進行模型訓練。44.?一個包含n類的多分類問題，若采用一對剩余的方法，需要拆分成多少次？A、n+1B、1C、nD、n-1正確答案：D45.以下關于降維說法不正確的是？A、降維是將訓練樣本從高維空間轉換到低維空間B、降維有助于數據可視化C、通過降維可以更有效地發掘有意義的數據結構D、降維不會對數據產生損傷正確答案：D答案解析：降維過程中可能會損失一些信息，對數據產生一定損傷。選項A，降維的目的就是將高維空間的訓練樣本轉換到低維空間；選項B，降維后數據維度降低，更利于進行數據可視化；選項C，降維能去除一些噪聲和冗余信息，從而更有效地發掘有意義的數據結構。46.?當數據分布不平衡時，我們可采取的措施不包括()。A、對數據分布較多的類別賦予更大的權重B、對數據分布較多的類別欠采樣C、對數據分布較少的類別過采樣D、對數據分布較少的類別賦予更大的權重正確答案：A答案解析：當數據分布不平衡時，通常對數據分布較多的類別進行欠采樣，對數據分布較少的類別進行過采樣或賦予更大的權重，而不是對數據分布較多的類別賦予更大的權重，所以答案是A。47.關于BP算法優缺點的說法錯誤的是()。A、BP算法不能用于處理非線性分類問題B、BP算法容易陷入局部最小值C、BP算法訓練時間較長D、BP算法訓練時候可能由于權值調整過大使得激活函數達到飽和正確答案：A答案解析：BP算法是一種強大的神經網絡訓練算法，它能夠有效處理非線性分類問題，具有很強的非線性映射能力。而選項A中說BP算法不能用于處理非線性分類問題是錯誤的。BP算法容易陷入局部最小值，訓練時間較長，訓練時可能由于權值調整過大使得激活函數達到飽和，這些都是BP算法常見的缺點，所以選項B、C、D說法正確。48.EM算法是（）學習算法A、有監督B、無監督C、半監督D、都不是正確答案：B答案解析：EM算法是一種無監督學習算法，用于含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計或極大后驗概率估計。它通過迭代的方式，不斷地更新模型參數，使得觀測數據的似然函數或后驗概率函數最大化。在無監督學習中，數據沒有預先定義的標簽，算法的目標是發現數據中的潛在模式和結構。EM算法在許多領域都有廣泛的應用，如聚類分析、混合模型估計、隱馬爾可夫模型等。49.假設你有以下數據：（0,2）（2,2）（3,1）輸入和輸出都只有一個變量。使用線性回歸模型（y=wx+b）來擬合數據。那么使用留一法（Leave-OneOut）交叉驗證得到的均方誤差是多少？A、49/27B、10/32C、39/27D、55/27正確答案：A50.混淆矩陣中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，準確率是A、七分之四B、三分之二C、二分之一D、四分之一正確答案：C51.若svm出現欠擬合，以下合適的做法是A、做數據增強B、使用更powful的kernelC、使用L2正規化D、增加訓練樣本正確答案：B52.對決策樹進行剪枝處理的主要目的是什么A、避免過擬合，降低泛化能力B、避免過擬合，提升泛化能力C、提高對訓練集的學習能力D、避免欠擬合正確答案：B答案解析：決策樹剪枝的主要目的是避免過擬合，提升泛化能力。過擬合是指模型在訓練集上表現很好，但在測試集或新數據上表現很差的現象。剪枝通過減少決策樹的復雜度，去除一些不必要的分支，從而降低模型對訓練數據的依賴，提高模型對未知數據的預測能力，即提升泛化能力。避免欠擬合不是剪枝的主要目的，剪枝也不是為了提高對訓練集的學習能力，同時是避免過擬合并提升泛化能力，而不是降低泛化能力。53.以下哪項不是降維的優點A、節省空間B、丟失部分信息C、加速后續的訓練算法D、將數據可視化，從中獲得洞察，了解最重要的特征正確答案：B答案解析：降維的優點包括加速后續訓練算法、便于數據可視化以獲得洞察、節省空間等。而丟失部分信息是降維帶來的一個特點，但并不是優點。54.StandardScaler預處理方法可以表示為?=（？-？）/？，其中?表示特征所在列的A、最大值B、分解閾值C、均值D、方差正確答案：D55.神經網絡算法有時會出現過擬合的情況，那么采取以下哪些方法解決過擬合更為可行（）。A、為參數選取多組初始值，分別訓練，再選取一組作為最優值B、增大學習的步長C、減少訓練數據集中數據的數量D、設置一個正則項減小模型的復雜度正確答案：D答案解析：過擬合是指模型在訓練數據上表現良好，但在測試數據上表現較差的現象。設置正則項可以在損失函數中加入一個懲罰項，使模型的參數不能過大，從而減小模型的復雜度，避免過擬合。選項A選取多組初始值訓練再選最優值，主要是為了找到更好的初始點以優化模型收斂，對過擬合解決作用不大；選項B增大學習步長可能導致模型不收斂或難以達到最優解，不能解決過擬合；選項C減少訓練數據數量會使模型訓練不充分，更容易過擬合而不是解決過擬合。56.不屬于KNN算法要素的是:A、k值的選擇B、距離度量C、分類決策的規則D、訓練樣本的個數正確答案：D答案解析：KNN算法的要素包括k值的選擇、距離度量、分類決策的規則等。訓練樣本的個數并不是KNN算法特有的要素，它在很多算法中都存在，不屬于KNN算法區別于其他算法的關鍵要素。57.KNN算法是基于（）A、概率空間B、顏色空間C、距離空間D、線性空間正確答案：C答案解析：KNN算法是基于距離空間的。它通過計算不同樣本之間的距離，來衡量樣本之間的相似性，進而進行分類或回歸等任務。在KNN中，主要依據的就是樣本點之間的距離關系來確定最近的K個鄰居，所以是基于距離空間。58.樸素貝葉斯分類器的三種實現不包括A、基于伯努利模型實現B、屬性條件獨立性假設實現C、基于高斯模型實現D、基于多項式模型實現正確答案：B答案解析：樸素貝葉斯分類器的三種常見實現包括基于伯努利模型實現、基于多項式模型實現和基于高斯模型實現。屬性條件獨立性假設是樸素貝葉斯分類器的一個基本假設，并不是一種實現方式。59.AGNES是一種（）聚合策略的層次聚類算法A、A自頂向下B、自底向上C、由最近樣本決定D、D最遠樣本決定正確答案：B答案解析：層次聚類算法分為凝聚式（自底向上）和分裂式（自頂向下）兩種。AGNES是一種凝聚式層次聚類算法，即自底向上的聚合策略，它從每個樣本作為一個單獨的類開始，不斷合并最近的類，直到所有樣本都在一個類中。60.下列有關核函數不正確的是：A、可以采用cross-va1idalion方法選擇最佳核函數B、滿足Mercer條件的函數不一定能作為支持向量機的核函數C、極大地提高了學習機器的非線性處理能力D、函數與非線性映射并不是一一對應的關系正確答案：B答案解析：滿足Mercer條件的函數一定可以作為支持向量機的核函數，這是核函數的基本性質之一，所以選項B說法不正確。選項A，采用cross-validation方法選擇最佳核函數是常見的做法；選項C，核函數確實能極大提高學習機器的非線性處理能力；選項D，不同的函數可能對應相同的非線性映射，函數與非線性映射不是一一對應關系，A、C、D選項說法均正確。二、判斷題（共30題，每題1分，共30分）1.過擬合比