HNU湖南大学机器学习期中考试原题
news2026/4/28 7:33:46
本篇为智能科学与技术-专业课机器学习-26年期中考试试题个人回忆版虽然现在忙着考研但是想到机器学习这门课网上还没有真题复习就只能看PPT、课本如果我做了下一届学弟学妹们就可以有真题可以参考那也算做了一件好事毕竟计算机的灵魂就是开源机器学习期中考试一、判断选择决策树和神经网络训练中都会有过拟合的问题有点忘了原题了主要就是过拟合决策树选择属性时信息增益率比信息增益更有效单层感知机无法正确处理异或问题过拟合相关判断Bootstrap方法A 从n个属性中有放回选取n´个属性B 从n个属性中无放回选取n´个属性C 从m个数据中有放回选取m´个数据D 从m个数据中无放回选取m´个数据二、类别不平衡的数据现有数据集一类数据占比90%另外一类占比10%我们可以很轻松的得到准确率为90%的模型但是另一类数据的准确率为0请问如何处理本题类别不平衡的问题信息增益偏向于取值多的属性解释原因怎么做可以缓解该问题三、机器学习的评估方法有哪些说出他们的优缺点四、 某个疾病的判断医生的错误率为10%1训练集错误率8%验证集错误率25%用什么方案解决为什么2训练集错误率25%验证集错误率30%用什么方案解决为什么五、对于数量少的数据集采用什么评估方法为什么六、x1(2, 2) x2(3 , 5) x3(1 , 0且x1 x2为正例x3为反例 η1误分类点公式 -yi ( wxi b ) 0w---wη yi xib---bηyi求w和b的最终值
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