機器學習期末復習題及答案

一、單選題1、?在條件隨機場（CRF）中，參數(shù)的學習通常使用哪種優(yōu)化算法？（）A.K-Means聚類B.梯度提升機（GBM）C.支持向量機（SVM）D.隨機梯度下降（SGD）正確答案：D2、?在概率無向圖模型中，什么是團分解（ClusterDecomposition）？（）A.一種通過節(jié)點之間的邊傳播信息，以更新節(jié)點的邊緣概率的方法B.一種用于計算圖的分割的算法C.一種將聯(lián)合概率分布分解為多個局部概率分布的方法D.一種用于表示聯(lián)合概率分布的無向樹正確答案：C3、?在數(shù)據(jù)不完備時，下列哪一種方法不是貝葉斯網(wǎng)絡的參數(shù)學習方法（）A.拉普拉斯近似B.最大似然估計方法C.蒙特卡洛方法D.高斯逼近正確答案：B4、?在有向圖模型中，什么是條件獨立性？（）A.給定父節(jié)點的條件下，子節(jié)點之間獨立B.所有節(jié)點之間都獨立C.所有節(jié)點的狀態(tài)相互獨立D.任意兩個節(jié)點都是獨立的正確答案：A5、?在概率有向圖模型中，節(jié)點表示什么？（）A.變量B.參數(shù)C.條件概率D.邊正確答案：A6、?下列哪一項表示簇中樣本點的緊密程度？（）A.簇個數(shù)B.簇大小C.簇描述D.簇密度正確答案：D7、?閔可夫斯基距離表示為曼哈頓距離時p為：（）A.1B.2C.3D.4正確答案：A8、?譜聚類與K均值聚類相比，對于什么樣的數(shù)據(jù)表現(xiàn)更好？（）A.低維數(shù)據(jù)B.高維數(shù)據(jù)C.線性可分數(shù)據(jù)D.高密度數(shù)據(jù)正確答案：B9、?SVM適用于什么類型的問題？（）A.既可用于線性問題也可用于非線性問題B.僅適用于回歸問題C.僅適用于非線性問題D.僅適用于線性問題正確答案：A10、?對于在原空間中線性不可分的問題，支持向量機（）A.在原空間中尋找非線性函數(shù)劃分數(shù)據(jù)B.無法處理C.利用核函數(shù)把數(shù)據(jù)映射到高維空間D.在原空間中尋找線性函數(shù)劃分數(shù)據(jù)正確答案：C11、?LDA主題模型中的alpha參數(shù)控制著什么？（）A.單詞分布的稀疏性B.文檔-主題分布的稀疏性C.模型大小D.模型收斂速度正確答案：B12、?LDA的全稱是什么？（）A.LatentDirichletAllocationB.LinearDiscriminantAnalysisC.LatentDataAnalysisD.LinLatentDirichletAllocationearDataAlgorithm正確答案：A13、?以下對于梯度下降法中學習率lr的闡述，正確的是（）A.lr小，收斂速度較快B.lr大，收斂速度較慢C.lr小，收斂速度較慢且較不易收斂D.lr大，收斂速度較快但可能導致不收斂正確答案：D14、?在EM算法中，E代表期望，M代表（）A.均值B.最大化C.最小化D.均方誤差正確答案：B15、?梯度下降中如何有效地捕捉到目標函數(shù)的全局最優(yōu)？（）A.調整學習速率B.增加模型復雜度C.使用梯度下降的變種算法D.增加訓練樣本量正確答案：C二、多選題1、?下列機器學習常用算法中哪個屬于分類算法？（）A.K-meansB.最小距離分類器C.KNN(K近鄰)D.邏輯回歸正確答案：B、C、D2、?下列關于決策樹的說法正確的是？（）A.CART使用的是二叉樹B.其可作為分類算法，也可用于回歸模型C.不能處理連續(xù)型特征D.它易于理解、可解釋性強正確答案：A、B、D3、?下列屬于k近鄰算法中常用的距離度量方法的是？（）A.余弦相似度B.歐式距離C.曼哈頓距離D.閔可夫斯基距離正確答案：A、B、C、D4、?下列屬于深度模型的是？（）A.DNNB.LightgbmC.LSTMD.Seq2Seq正確答案：A、C、D5、?sklearn中RFECV方法分成哪兩個部分？（）A.RFEB.CVC.NLPD.MM正確答案：A、B6、?以下關于蒙特卡洛方法描述正確的是（）A.蒙特卡洛方法計算值函數(shù)可以采用First-visit方法B.蒙特卡洛方法方差很大C.蒙特卡洛方法計算值函數(shù)可以采用Every-visit方法D.蒙特卡洛方法偏差很大正確答案：A、B、C7、?為什么循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡可以用來實現(xiàn)自動問答，比如對一句自然語言問句給出自然語言回答（）A.因為自動問答可以看成是一種序列到序列的轉換B.因為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡能夠處理變長輸入C.因為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)要比卷積神經(jīng)網(wǎng)更強大D.因為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡不能處理字符輸入正確答案：A、B8、?通常有哪幾種訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法（）A.梯度下降法B.隨機梯度下降法C.小批量隨機梯度下降法D.集成法正確答案：A、B、C9、?隱馬爾可夫模型的三個基本問題是（）A.估值問題B.尋找狀態(tài)序列C.學習模型參數(shù)D.狀態(tài)更新正確答案：A、B、C10、?在數(shù)據(jù)不完備時，貝葉斯網(wǎng)絡的參數(shù)學習方法有（）A.高斯逼近B.蒙特卡洛方法C.拉普拉斯近似D.最大似然估計方法正確答案：A、B、C11、?基于約束的方法通過統(tǒng)計獨立性測試來學習結點間的（）A.獨立性B.相關性C.依賴性D.完備性正確答案：A、B12、?基于搜索評分的方法，關鍵點在于（）A.確定合適的搜索策略B.確定評分函數(shù)C.確定搜索優(yōu)先級D.確定選擇策略正確答案：A、B13、?條件隨機場需要解決的關鍵問題有（）A.特征函數(shù)的選擇B.參數(shù)估計C.模型推斷D.約束條件正確答案：A、B、C14、?以下關于邏輯斯蒂回歸模型的描述正確的是（）A.針對分類的可能性進行建模，不僅能預測出類別，還可以得到屬于該類別的概率B.直接對分類的可能性進行建模，無需事先假設數(shù)據(jù)分布，這樣就避免了假設分布不準確所帶來的問題C.模型本質仍然是一個線性模型，實現(xiàn)相對簡單D.邏輯斯蒂回歸模型是線性回歸模型正確答案：A、B、C、D15、?LDA模型在做參數(shù)估計時，最常用的方法是（）A.Gibbs采樣方法B.變分推斷C.梯度下降D.Beamsearch正確答案：A、B三、判斷題1、?關于EM算法的收斂性，EM算法理論上不能夠保證收斂（）正確答案：×2、?多次運行，隨機化初始點是對存在局部最優(yōu)點的函數(shù)求解的一種方案（）正確答案：√3、?訓練算法的目的就是要讓模型擬合訓練數(shù)據(jù)（）正確答案：×4、?循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡按時間展開后就可以通過反向傳播算法訓練了（）正確答案：√5、?GIS算法的收斂速度由計算更新值的步長確定。C值越大，步長越大，收斂速度就越快（）正確答案：×6、?從最大熵思想出發(fā)得出的最大熵模型，采用最大化求解就是在求P(y|x)的對數(shù)似然最大化（）正確答案：√7、?邏輯斯蒂回歸模型是一種回歸算法（）正確答案：×8、?k-means算法、EM算法是建立在凸球形的樣本空間上的聚類方法（）正確答案：√9、?DBSCAN對參數(shù)不敏感（）正確答案：×10、?分裂層次聚類采用的策略是自底向上（）正確答案：×11、?支持向量是最靠近決策表面的數(shù)據(jù)點（）正確答案：√12、?SVM中的泛化誤差代表SVM對新數(shù)據(jù)的預測準確度（）正確答案：√13、?主題建模的關鍵是確定數(shù)據(jù)集合的主題個數(shù)（）正確答案：×14、?關于LDA模型中的K，K的指定，必須考慮數(shù)據(jù)集合的特點，選擇一個較為優(yōu)化的數(shù)值（）正確答案：×15、?Gibbs采樣是一類通用的采樣方法，和M-H采樣方法沒有任何關系（）正確答案：×16、?吉布斯采樣是一種通用的采樣方法，對于任何概率分布都可以采樣出對應的樣本（）正確答案：×17、?EM算法通常不需要設置步長，而且收斂速度一般很快（）正確答案：√18、?EM算法首先