第三章统计学习题真题题库.docxVIP

第三章统计学习题

姓名：__________考号：__________

题号

一

二

三

四

五

总分

评分

一、单选题(共10题)

1.什么是统计学习中的监督学习？()

A.通过已有数据预测未知数据的学习方法

B.只关注数据分布的学习方法

C.不需要训练数据的学习方法

D.仅用于分类问题的学习方法

2.在决策树中，如何选择最优的分裂标准？()

A.选择具有最大熵的属性

B.选择具有最小均方误差的属性

C.选择具有最大信息增益的属性

D.选择具有最小方差减小的属性

3.支持向量机（SVM）的核心思想是什么？()

A.寻找最优的线性分类器

B.寻找最优的非线性分类器

C.寻找最优的决策树分类器

D.寻找最优的贝叶斯分类器

4.什么是交叉验证？()

A.将数据集分为训练集和测试集，然后训练模型并评估其性能

B.使用多个不同的模型来处理同一个问题

C.在训练过程中不断调整模型参数以优化性能

D.将数据集分为多个子集，分别进行训练和测试

5.什么是过拟合？()

A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳

B.模型在测试集上表现良好，但在训练集上表现不佳

C.模型在训练集和测试集上都表现良好

D.模型无法识别任何数据模式

6.什么是正则化？()

A.在模型训练过程中增加惩罚项，以防止模型过拟合

B.减少模型复杂度，以提高模型泛化能力

C.增加模型复杂度，以提高模型精度

D.使用更多的训练数据来提高模型性能

7.什么是特征选择？()

A.从多个特征中选择最重要的特征来构建模型

B.使用更多的特征来提高模型性能

C.减少特征数量以简化模型

D.使用随机特征来构建模型

8.什么是朴素贝叶斯分类器？()

A.基于决策树的分类器

B.基于支持向量机的分类器

C.基于贝叶斯定理的分类器

D.基于神经网络分类器

9.什么是聚类分析？()

A.将数据集分为多个类别，每个类别包含相似的样本

B.通过学习数据分布来预测未知数据

C.寻找数据中的潜在结构，将相似的数据点分组在一起

D.使用决策树对数据进行分类

10.什么是深度学习？()

A.使用多层神经网络进行特征提取和分类

B.仅使用单层神经网络进行分类

C.使用决策树进行特征提取和分类

D.使用支持向量机进行特征提取和分类

二、多选题(共5题)

11.以下哪些是统计学习中的监督学习方法？()

A.线性回归

B.决策树

C.支持向量机

D.朴素贝叶斯

E.聚类分析

12.以下哪些是正则化方法？()

A.L1正则化

B.L2正则化

C.数据增强

D.特征选择

E.超参数调整

13.以下哪些是交叉验证的步骤？()

A.将数据集分为训练集和验证集

B.训练模型并评估其性能

C.重复多次训练和评估过程

D.选择最优的模型参数

E.保存训练好的模型

14.以下哪些是特征工程的方法？()

A.特征选择

B.特征提取

C.特征编码

D.特征组合

E.特征归一化

15.以下哪些是深度学习中的网络结构？()

A.卷积神经网络（CNN）

B.循环神经网络（RNN）

C.生成对抗网络（GAN）

D.自编码器

E.决策树

三、填空题(共5题)

16.在统计学习中，用于预测的变量称为__。

17.在决策树中，选择具有最大信息增益的属性作为分裂标准，其目的是为了__。

18.支持向量机（SVM）的核心思想是找到使得所有支持向量与决策边界之间的距离__的边界。

19.__是用于估计概率分布的方法，通常用于贝叶斯分类器中。

20.在交叉验证中，通常将数据集分为__份，以避免信息泄露。

四、判断题(共5题)

21.决策树模型中，树的深度越深，模型的泛化能力越好。()

A.正确B.错误

22.支持向量机（SVM）只能用于分类问题。()

A.正确B.错误

23.朴素贝叶斯分类器假设特征之间是相互独立的。()

A.正确B.错误

24.在深度学习中，卷积神经网络（CNN）特别适用于图像识别任务。()

A.正确B.错误

25.交叉验证中，每次训练和测试的数据集划分都是随机的。()

A.正确B.错误

五、简单题(共5题)

26.请简述线性回归模型的基本假设。

27.什么是过拟合？为什么过拟合会导致模型性能下降？

28.什