人工智能機器學習系統(tǒng)設(shè)計練習題

綜合試卷第=PAGE1*2-11頁（共=NUMPAGES1*22頁） 綜合試卷第=PAGE1*22頁（共=NUMPAGES1*22頁）PAGE①姓名所在地區(qū)姓名所在地區(qū)身份證號密封線1.請首先在試卷的標封處填寫您的姓名，身份證號和所在地區(qū)名稱。2.請仔細閱讀各種題目的回答要求，在規(guī)定的位置填寫您的答案。3.不要在試卷上亂涂亂畫，不要在標封區(qū)內(nèi)填寫無關(guān)內(nèi)容。一、選擇題1.下列哪項不是監(jiān)督學習的特點？（）

A.有明確的輸入輸出關(guān)系

B.學習過程需要標注樣本

C.通常需要大量數(shù)據(jù)

D.不需要反饋機制

2.K最近鄰算法中的K值，其取值范圍為？（）

A.K>0

B.K≥1

C.K≥2

D.K≤1

3.下列哪項不是深度學習的優(yōu)點？（）

A.能夠自動學習復(fù)雜特征

B.對大量數(shù)據(jù)進行高效處理

C.需要大量標注數(shù)據(jù)

D.實現(xiàn)高精度預(yù)測

4.下列哪項是交叉驗證的一種實現(xiàn)方式？（）

A.隨機分割數(shù)據(jù)集

B.交叉驗證

C.逐步驗證

D.單樣本驗證

5.下列哪種算法屬于集成學習算法？（）

A.支持向量機

B.決策樹

C.隨機森林

D.線性回歸

6.下列哪項是特征選擇的一種常用方法？（）

A.基于模型的特征選擇

B.單變量特征選擇

C.特征提取

D.以上都是

7.在樸素貝葉斯算法中，條件概率計算通常采用的方法是？（）

A.最大似然估計

B.貝葉斯定理

C.最大后驗概率估計

D.比較概率估計

8.在線性回歸中，通常采用哪種方法來解決過擬合問題？（）

A.增加數(shù)據(jù)集大小

B.交叉驗證

C.減少特征數(shù)量

D.使用正則化方法

答案及解題思路：

1.答案：D

解題思路：監(jiān)督學習需要明確的輸入輸出關(guān)系，并需要標注樣本來訓(xùn)練模型，同時通常需要大量數(shù)據(jù)。不需要反饋機制的是無監(jiān)督學習。

2.答案：B

解題思路：K最近鄰算法中的K值至少為1，因為選擇0個鄰居將無法進行分類或回歸。

3.答案：C

解題思路：深度學習的優(yōu)點包括自動學習復(fù)雜特征、高效處理大量數(shù)據(jù)和高精度預(yù)測。需要大量標注數(shù)據(jù)是其缺點之一。

4.答案：B

解題思路：交叉驗證是一種常用的數(shù)據(jù)集分割方法，通過將數(shù)據(jù)集分成多個部分來評估模型功能。

5.答案：C

解題思路：集成學習通過組合多個模型的預(yù)測來提高準確性，隨機森林是一種常見的集成學習方法。

6.答案：D

解題思路：特征選擇是減少數(shù)據(jù)特征維度的過程，常用的方法包括基于模型的特征選擇、單變量特征選擇和特征提取。

7.答案：B

解題思路：樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理計算條件概率，這是其核心思想。

8.答案：D

解題思路：線性回歸中常用的方法來解決過擬合問題包括使用正則化方法，如嶺回歸或Lasso回歸。二、填空題1.機器學習中的“可預(yù)測”指的是通過學習，系統(tǒng)能夠?qū)ξ粗獢?shù)據(jù)進行預(yù)測。

2.支持向量機中的核函數(shù)主要是用于實現(xiàn)高維特征空間映射。

3.在決策樹中，剪枝方法可以用來防止過擬合。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層到隱含層的映射通常采用非線性激活函數(shù)。

5.在聚類算法中，常用的距離度量方法有歐幾里得距離、曼哈頓距離等。

答案及解題思路：

答案：

1.未知數(shù)據(jù)

2.高維特征空間

3.過擬合

4.非線性激活

5.歐幾里得距離、曼哈頓距離

解題思路：

1.機器學習中的“可預(yù)測”是指模型能夠?qū)π碌?、未見過的數(shù)據(jù)進行準確的預(yù)測，因此空缺處應(yīng)填“未知數(shù)據(jù)”。

2.支持向量機（SVM）通過核函數(shù)將輸入數(shù)據(jù)映射到高維空間，以便于在特征空間中找到能夠最大化分類間隔的超平面，因此空缺處應(yīng)填“高維特征空間”。

3.決策樹剪枝的目的是減少模型復(fù)雜度，防止過擬合，即模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，因此空缺處應(yīng)填“過擬合”。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性激活函數(shù)（如Sigmoid、ReLU等）用于引入非線性，使得模型能夠捕捉輸入數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，因此空缺處應(yīng)填“非線性激活”。

5.聚類算法中，距離度量方法用于計算數(shù)據(jù)點之間的相似度，常用的有歐幾里得距離和曼哈頓距離等，因此空缺處應(yīng)填“歐幾里得距離、曼哈頓距離”。三、判斷題1.線性回歸是一種無監(jiān)督學習方法。（×）

解題思路：線性回歸是一種監(jiān)督學習方法，它通過學習輸入和輸出之間的關(guān)系來預(yù)測輸出值。無監(jiān)督學習方法是指在沒有明確標簽的情況下，從數(shù)據(jù)中尋找模式或結(jié)構(gòu)。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度與模型功能成正比。（×）

解題思路：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度并不總是與模型功能成正比。雖然深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以捕捉更復(fù)雜的特征，但過深的網(wǎng)絡(luò)可能導(dǎo)致過擬合，并且計算成本也會顯著增加。因此，深度與功能之間沒有簡單的線性關(guān)系。

3.在深度學習中，激活函數(shù)的作用主要是為了增加模型的非線性。（√）

解題思路：激活函數(shù)是深度學習模型中不可或缺的部分，其主要作用是引入非線性，使得模型能夠?qū)W習到復(fù)雜的非線性關(guān)系，從而提高模型的預(yù)測能力。

4.樸素貝葉斯算法在文本分類中應(yīng)用較為廣泛。（√）

解題思路：樸素貝葉斯算法因其簡單、高效且在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)良好而廣泛應(yīng)用于文本分類。它通過計算每個類別中特定單詞的概率來預(yù)測文本的類別。

5.K最近鄰算法的功能受到距離度量方法的影響。（√）

解題思路：K最近鄰算法（KNN）的功能確實受到距離度量方法的影響。不同的距離度量方法（如歐幾里得距離、曼哈頓距離等）可能會對相似度的判斷產(chǎn)生影響，進而影響KNN的分類結(jié)果。選擇合適的距離度量方法對于提高KNN的功能。四、簡答題1.簡述監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習的區(qū)別。

監(jiān)督學習（SupervisedLearning）：

定義：監(jiān)督學習是一種機器學習方法，其中算法從帶有標記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學習，目的是預(yù)測未知數(shù)據(jù)的標簽。

特點：需要預(yù)先標記的數(shù)據(jù)集，模型能夠輸出具體的預(yù)測結(jié)果。

應(yīng)用：分類、回歸等。

無監(jiān)督學習（UnsupervisedLearning）：

定義：無監(jiān)督學習是一種機器學習方法，其中算法從未標記的數(shù)據(jù)中學習，目的是找出數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)或模式。

特點：不需要標記數(shù)據(jù)，模型發(fā)覺數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。

應(yīng)用：聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則學習等。

2.舉例說明特征提取在機器學習中的重要作用。

特征提取是機器學習中的一個關(guān)鍵步驟，它涉及從原始數(shù)據(jù)中提取有用的信息以供模型學習。

例如在圖像識別任務(wù)中，特征提取可以包括邊緣檢測、顏色直方圖等，從而將圖像轉(zhuǎn)換為更適合模型處理的向量表示。

特征提取可以幫助減少數(shù)據(jù)維度，去除噪聲，增強數(shù)據(jù)中的有用信息，從而提高模型的準確性和效率。

3.解釋支持向量機中軟間隔與硬間隔的概念。

硬間隔（HardMargin）：

定義：在支持向量機（SVM）中，硬間隔是指數(shù)據(jù)集中的所有點都能被模型完美分類，沒有誤分類點。

特點：追求最大間隔，但可能導(dǎo)致過擬合，尤其是當數(shù)據(jù)非常復(fù)雜時。

軟間隔（SoftMargin）：

定義：在SVM中，軟間隔是指模型允許一定的誤分類點，從而在間隔最大化和允許誤差之間取得平衡。

特點：通過在間隔中引入一個小的懲罰項，使得模型可以處理非線性問題，并減少過擬合的風險。

4.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層與池化層的功能。

卷積層（ConvolutionalLayer）：

功能：卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，用于從輸入數(shù)據(jù)中提取局部特征，如邊緣、角點等。

特點：通過卷積操作，模型能夠自動學習和識別輸入數(shù)據(jù)中的空間特征。

池化層（PoolingLayer）：

功能：池化層用于減少特征圖的尺寸，降低計算復(fù)雜度，同時保持重要的特征信息。

特點：通過下采樣操作，池化層可以提取局部特征，并減少數(shù)據(jù)的冗余。

5.舉例說明集成學習在提升模型功能方面的應(yīng)用。

集成學習是一種將多個模型合并為一個更強大模型的機器學習方法。

例如在圖像分類任務(wù)中，可以通過集成多個決策樹來構(gòu)建一個更魯棒的分類器，從而提高整體的分類準確率。

集成學習可以減少過擬合，提高模型的泛化能力，是提升模型功能的有效手段。

答案及解題思路：

答案：

1.監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習的區(qū)別在于是否有預(yù)先標記的數(shù)據(jù)集，監(jiān)督學習使用標記數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學習使用未標記數(shù)據(jù)。

2.特征提取在機器學習中的重要作用是減少數(shù)據(jù)維度，去除噪聲，增強數(shù)據(jù)中的有用信息，從而提高模型的準確性和效率。

3.軟間隔是指SVM允許一定的誤分類點，而硬間隔則要求所有點都能被模型完美分類。

4.卷積層用于提取局部特征，池化層用于減少特征圖的尺寸，降低計算復(fù)雜度。

5.集成學習可以通過合并多個模型來提高模型的泛化能力和分類準確率。

解題思路：

1.通過對比監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的定義和應(yīng)用場景，理解兩者的區(qū)別。

2.通過舉例說明特征提取在具體任務(wù)中的應(yīng)用，理解其在機器學習中的重要性。

3.理解硬間隔和軟間隔的概念，通過SVM的優(yōu)化目標來解釋。

4.了解卷積層和池化層的功能及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用。

5.通過實例分析集成學習如何提升模型功能，理解其在機器學習中的應(yīng)用價值。五、計算題1.計算數(shù)據(jù)集維度

假設(shè)某數(shù)據(jù)集中包含10個特征，每個特征都有0和1兩個取值。在這種情況下，我們可以使用以下公式計算數(shù)據(jù)集的維度：

\[\text{維度}=2^{\text{特征數(shù)量}}\]

對于包含10個特征的數(shù)據(jù)集，其維度為：

\[\text{維度}=2^{10}=1024\]

2.主成分分析方法降維到2維

假設(shè)給定的數(shù)據(jù)集維度為\(m\timesn\)，其中\(zhòng)(m\)是樣本數(shù)量，\(n\)是特征數(shù)量。使用主成分分析（PCA）進行降維的步驟

a.計算樣本協(xié)方差矩陣\(S\)。

b.對協(xié)方差矩陣\(S\)進行特征值分解，得到特征值和特征向量。

c.選擇最大的兩個特征值對應(yīng)的特征向量，構(gòu)建投影矩陣\(P\)。

d.將數(shù)據(jù)集\(X\)與投影矩陣\(P\)相乘，得到降維后的數(shù)據(jù)集\(X'\)。

一個簡化的示例代碼片段：

importnumpyasnp

假設(shè)原始數(shù)據(jù)集X

X=np.array([,,,])mxn

計算樣本協(xié)方差矩陣

S=np.cov(X.T)

特征值分解

eigenvalues,eigenvectors=np.linalg.eigh(S)

選擇最大的兩個特征值對應(yīng)的特征向量

P=eigenvectors[:,eigenvalues.argsort()[2:]]

降維后的數(shù)據(jù)集

X_prime=X.dot(P)

3.利用梯度下降法求解線性回歸模型參數(shù)

假設(shè)線性回歸模型\(h(\theta)=\theta^Tx\)，其中\(zhòng)(\theta\)是模型參數(shù)，\(x\)是特征向量。梯度下降法的步驟

a.初始化模型參數(shù)\(\theta\)。

b.設(shè)置學習率\(\alpha\)。

c.循環(huán)迭代：

計算損失函數(shù)\(J(\theta)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h(\theta)y_i)^2\)。

更新參數(shù)\(\theta\)：

\[\theta=\theta\alpha\frac{\partialJ(\theta)}{\partial\theta}\]

一個簡化的示例代碼片段：

importnumpyasnp

假設(shè)數(shù)據(jù)集X和標簽y

X=np.array([,,,])mxn

y=np.array()1Dvectoroflengthm

初始化模型參數(shù)

theta=np.zeros(n)

設(shè)置學習率

alpha=0.01

循環(huán)迭代

for_inrange(iterations):

計算損失函數(shù)

error=X.dot(theta)y

計算梯度

gradient=X.T.dot(error)/m

更新參數(shù)

theta=alphagradient

4.計算SVM中RBF核函數(shù)的參數(shù)γ

假設(shè)SVM模型中的核函數(shù)為RBF，參數(shù)γ控制了核函數(shù)的寬度。計算γ的步驟

a.使用SVM訓(xùn)練模型并得到支持向量。

b.計算訓(xùn)練樣本之間的距離矩陣。

c.對于支持向量，選擇最遠的兩個樣本（距離最大）。

d.使用以下公式計算γ：

\[\gamma=\frac{1}{(d_{\max}^2)}\]

其中，\(d_{\max}\)是最遠樣本之間的距離。

5.利用K均值聚類算法對數(shù)據(jù)集進行聚類

給定數(shù)據(jù)集\((5,1)\),\((8,2)\),\((10,6)\),\((9,1)\),\((11,8)\)，使用K均值聚類算法進行聚類：

a.初始化聚類中心。

b.將每個數(shù)據(jù)點分配到最近的聚類中心。

c.更新聚類中心。

d.重復(fù)步驟b和c，直到聚類中心不再變化。

一個簡化的示例代碼片段：

importnumpyasnp

給定數(shù)據(jù)集

data=np.array([[5,1],[8,2],[10,6],[9,1],[11,8]])

初始化聚類中心

centers=data[np.random.choice(data.shape[0],k=2,replace=False)]

初始化聚類標簽

labels=np.zeros(data.shape[0])

循環(huán)迭代

whileTrue:

將數(shù)據(jù)點分配到最近的聚類中心

distances=np.sqrt(((datacenters[:,np.newaxis])2).sum(axis=2))

labels=np.argmin(distances,axis=0)

更新聚類中心

new_centers=np.array([data[labels==k].mean(axis=0)forkinrange(k)])

判斷聚類中心是否穩(wěn)定

ifnp.all(centers==new_centers):

break

centers=new_centers

答案及解題思路：

答案：

1.數(shù)據(jù)集維度為1024。

2.使用主成分分析方法降維到2維，得到降維后的數(shù)據(jù)集\(X'\)。

3.使用梯度下降法求解線性回歸模型的參數(shù)\(\theta\)。

4.SVM模型中RBF核函數(shù)的參數(shù)\(\gamma\)為\(\frac{1}{(d_{\max}^2)}\)。

5.使用K均值聚類算法對數(shù)據(jù)集進行聚類，得到聚類結(jié)果。

解題思路：

1.根據(jù)數(shù)據(jù)集特征數(shù)量的二進制取值范圍，計算數(shù)據(jù)集維度。

2.使用主成分分析對數(shù)據(jù)進行降維，通過計算協(xié)方差矩陣、特征值分解和特征向量選擇，將數(shù)據(jù)降維到2維。

3.使用梯度下降法對線性回歸模型進行參數(shù)優(yōu)化，通過損失函數(shù)的梯度計算和參數(shù)更新，求得最優(yōu)參數(shù)。

4.根據(jù)支持向量和訓(xùn)練樣本的距離，計算SVM模型中RBF核函數(shù)的參數(shù)γ。

5.使用K均值聚類算法對數(shù)據(jù)集進行聚類，通過距離計算、標簽分配和中心更新，完成聚類任務(wù)。六、分析題1.分析決策樹在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時的優(yōu)勢與劣勢。

優(yōu)勢：

決策樹模型易于理解和解釋，有助于模型的可視化。

對缺失值不敏感，能夠處理不完整的數(shù)據(jù)。

可處理非線性關(guān)系和交互作用。

劣勢：

決策樹模型容易過擬合，尤其是在數(shù)據(jù)集較大時。

樹的深度可能導(dǎo)致功能下降，需要仔細調(diào)整參數(shù)。

對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，決策樹的構(gòu)建可能需要較長時間。

2.探討深度學習在自然語言處理領(lǐng)域中的應(yīng)用前景。

應(yīng)用前景：

深度學習模型如BERT、GPT在自然語言理解、文本、機器翻譯等領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的功能。

未來有望在情感分析、對話系統(tǒng)、語音識別等領(lǐng)域取得突破。

深度學習模型能夠處理復(fù)雜文本結(jié)構(gòu)，有助于提高自然語言處理的準確性和效率。

3.分析集成學習方法在提高模型功能方面的優(yōu)勢。

優(yōu)勢：

集成方法通常能顯著提高模型的預(yù)測功能，尤其是當單個模型功能有限時。

能夠減少過擬合的風險，提高模型的泛化能力。

通過組合多個模型的預(yù)測結(jié)果，可以減少噪聲的影響，提高準確性。

4.討論特征選擇在數(shù)據(jù)挖掘項目中的應(yīng)用與重要性。

應(yīng)用：

特征選擇有助于減少數(shù)據(jù)集的維度，提高模型訓(xùn)練效率。

可以去除無關(guān)或冗余的特征，防止模型學習噪聲信息。

幫助識別重要特征，為數(shù)據(jù)理解提供洞察。

重要性：

特征選擇是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟，對模型功能有直接影響。

在某些情況下，特征選擇甚至比模型選擇更重要。

5.比較基于規(guī)則的方法與機器學習方法在文本分類任務(wù)中的優(yōu)缺點。

基于規(guī)則的方法：

優(yōu)點：解釋性強，易于理解和維護。

缺點：規(guī)則難以自動，可能無法適應(yīng)復(fù)雜文本結(jié)構(gòu)。

機器學習方法：

優(yōu)點：能夠自動學習復(fù)雜的特征關(guān)系，適應(yīng)性強。

缺點：模型解釋性較差，可能難以理解模型的決策過程。

答案及解題思路：

1.決策樹在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時的優(yōu)勢與劣勢。

答案：優(yōu)勢包括可解釋性、對缺失值不敏感、處理非線性關(guān)系等；劣勢包括過擬合、功能下降、構(gòu)建時間較長。

解題思路：首先分析決策樹的基本特性，然后結(jié)合大規(guī)模數(shù)據(jù)集的特點，對比分析決策樹的適用性和局限性。

2.深度學習在自然語言處理領(lǐng)域中的應(yīng)用前景。

答案：前景包括在自然語言理解、文本、機器翻譯等領(lǐng)域的應(yīng)用，有望在情感分析、對話系統(tǒng)等領(lǐng)域取得突破。

解題思路：回顧深度學習在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用案例，結(jié)合當前技術(shù)發(fā)展，預(yù)測未來趨勢。

3.集成學習方法在提高模型功能方面的優(yōu)勢。

答案：優(yōu)勢包括提高功能、減少過擬合、減少噪聲影響等。

解題思路：分析集成學習方法的基本原理，結(jié)合實際案例，闡述其在提高模型功能方面的優(yōu)勢。

4.特征選擇在數(shù)據(jù)挖掘項目中的應(yīng)用與重要性。

答案：應(yīng)用包括提高效率、去除噪聲、提供數(shù)據(jù)理解等；重要性體現(xiàn)在對模型功能和數(shù)據(jù)處理的影響。

解題思路：探討特征選擇在數(shù)據(jù)預(yù)處理中的作用，結(jié)合實際項目案例，說明其重要性。

5.基于規(guī)則的方法與機器學習方法在文本分類任務(wù)中的優(yōu)缺點。

答案：基于規(guī)則的方法優(yōu)點是解釋性強，缺點是難以自動；機器學習方法優(yōu)點是適應(yīng)性強，缺點是解釋性較差。

解題思路：對比分析兩種方法的原理和應(yīng)用場景，結(jié)合文本分類任務(wù)的特性，討論各自的優(yōu)缺點。七、設(shè)計題1.設(shè)計一個基于樸素貝葉斯算法的垃圾郵件過濾系統(tǒng)。

設(shè)計目標：開發(fā)一個能夠有效識別和過濾垃圾郵件的系統(tǒng)。

技術(shù)要求：

使用樸素貝葉斯算法進行分類。

設(shè)計特征提取方法，如詞頻、TFIDF等。

實現(xiàn)郵件樣本的預(yù)處理，包括文本清洗和分詞。

開發(fā)模型訓(xùn)練和測試機制。

實施步驟：

1.收集并整理垃圾郵件和正常郵件數(shù)據(jù)集。

2.進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括文本清洗和特征提取。

3.使用樸素貝葉斯算法進行模型訓(xùn)練。

4.對模型進行測試和評估，優(yōu)化參數(shù)。

5.開發(fā)用戶界面，實現(xiàn)郵件過濾功能。

2.設(shè)計一個基于深度學習的圖像識別系統(tǒng)。

設(shè)計目標：構(gòu)建一個能夠準確識別圖像內(nèi)容的系統(tǒng)。

技術(shù)要求：

采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進行圖像識別。

設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如VGG、ResNet等。

實現(xiàn)數(shù)據(jù)增強和歸一化處理。

開發(fā)模型訓(xùn)練和驗證流程。

實施步驟：

1.收集和標注圖像數(shù)據(jù)集。

2.對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

3.設(shè)計并訓(xùn)練深度學習模型。

4.在驗證集上評估模型功能。

5.部署模型到生產(chǎn)環(huán)境。

3.設(shè)計一個基于K最近鄰算法的推薦系統(tǒng)。

設(shè)計目標：開發(fā)一個能夠根據(jù)用戶歷史行為推薦商品或內(nèi)容的系統(tǒng)。

技術(shù)要求：

使用K最近鄰算法進行推薦。

設(shè)計相似度計算方法，如余弦相似度、歐氏距離等。

實現(xiàn)用戶行為數(shù)據(jù)的收集和分析。

開發(fā)推薦算法的評估機制。

實施步驟：

1.收集用戶行為數(shù)據(jù)。

2.對用戶數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

3.訓(xùn)練K最近鄰模型。

4.根據(jù)用戶查詢推薦相似商品或內(nèi)容。

5.評估推薦系統(tǒng)的功能。

4.設(shè)計一個基于支持向量機的分類器，應(yīng)用于信貸審批領(lǐng)域。

設(shè)計目標：創(chuàng)建一個能夠輔助信貸審批過程的分類器。

技術(shù)要求：