机器学习练习题,基础知识篇

1. 线性回归：运用Python的scikitlearn库完成线性回归模型，并运用它来猜测房价。2. 逻辑回归：运用逻辑回归模型来猜测某个人是否会购买某件产品。3. 决议计划树：运用决议计划树模型来分类电子邮件是垃圾邮件仍是正常邮件。4. 支撑向量机（SVM）：运用SVM模型来分类手写数字。5. K近邻（KNN）：运用KNN模型来猜测某个人是否会购买某件产品。6. 神经网络：运用神经网络模型来辨认图画中的物体。7. 聚类：运用Kmeans聚类算法来将客户分为不同的集体。8. 降维：运用主成分剖析（PCA）来降维数据集，并可视化降维后的数据。9. 自然语言处理：运用朴素贝叶斯分类器来对文本进行分类。10. 强化学习：运用Qlearning算法来练习一个智能体在环境中进行决议计划。

这些练习题涵盖了机器学习中的许多基本概念和技能。你能够依据你的爱好和需求挑选适宜的练习题进行实践。假如你需求详细的代码示例或进一步的辅导，请告诉我。

机器学习练习题：基础知识篇

练习题 1： 以下哪项不是监督学习中的常见使命？

A. 分类问题

B. 回归问题

C. 聚类问题

D. 降维问题

练习题 2： 以下哪项不是无监督学习中的常见算法？

A. K-means聚类

B. 决议计划树

C. 主成分剖析（PCA）

D. 支撑向量机（SVM）

答案解析： B. 决议计划树是监督学习中的常见算法，而无监督学习首要重视的是对未符号的数据进行探究和剖析，K-means聚类、PCA和SVM等算法都归于无监督学习的领域。

练习题 3： 强化学习中的“奖赏”在以下哪个阶段起作用？

A. 学习阶段

B. 练习阶段

C. 猜测阶段

D. 评价阶段

答案解析： A. 学习阶段。在强化学习中，智能体经过与环境交互，不断学习并调整战略，以取得最大的累积奖赏。奖赏在智能体采纳举动后当即给予，以辅导其学习进程。

练习题 4： 以下哪个丢失函数适用于回归问题？

A. 穿插熵丢失

B. 逻辑丢失

C. 均方差错丢失

D. 空间间隔丢失

答案解析： C. 均方差错丢失。均方差错丢失（MSE）是回归问题中最常用的丢失函数之一，它衡量猜测值与实在值之间的差异程度。

练习题 5： 以下哪项不是特征工程中的常见办法？

A. 特征挑选

B. 特征提取

C. 特征标准化

D. 特征组合

答案解析： B. 特征提取。特征工程首要重视的是对原始数据进行处理，以进步模型的功能。特征挑选、特征标准化和特征组合都是特征工程中的常见办法，而特征提取一般指的是从原始数据中提取新的特征。

练习题 6： 以下哪个目标适用于评价分类模型的功能？

A. 均方根差错

B. 准确率

C. 算法复杂度

D. 练习时刻

答案解析： B. 准确率。准确率是分类模型功能评价中的一个重要目标，它表明模型正确猜测正类样本的份额。

练习题 7： 以下哪个算法归于集成学习办法？

A. 决议计划树

B. 随机森林

C. K-means聚类

D. 线性回归

答案解析： B. 随机森林。随机森林是一种根据决议计划树的集成学习办法，