机器学习与模式识别习题

### 关于机器学习和模式识别的练习题

#### 练习题目示例

1. **选择题**

下列哪种方法是指通过给出带有人脸标签的数据集，使模型能够从中学习特征并进行训练？[^3]

A. 强化学习
B. 半监督学习
C. 监督学习
D. 无监督学习

正确选项为：C. 监督学习。

2. **简答题**

解释什么是模式识别以及其与机器学习之间的关系？

模式识别是一类旨在解决特定问题的任务集合，而机器学习则是用于实现这些任务的技术手段之一。具体来说，模式识别涉及使用机器学习算法处理数据，并依据已有的知识库或统计特性对新输入的信息做出分类决策。因此，在信息技术领域内，模式识别可视为机器学习的一个子域，专注于发现和理解复杂数据集中存在的结构化信息[^1]。

3. **编程实践题**

编写一段Python代码来展示如何利用K近邻(KNN)算法完成简单的图像分类任务：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化KNN分类器
knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的结果
predictions = knn_classifier.predict(X_test)

# 输出部分预测结果及其真实标签对比
for i in range(10):
    print(f'Predicted: {predictions[i]}, Actual: {y_test[i]}')

此段代码展示了如何加载一个标准的手写数字图片数据集，并采用K最近邻居算法对其进行分类操作。该例子不仅有助于加深对于基本概念的理解，同时也提供了一个实际动手的机会去探索不同参数设置下模型性能的变化情况。