机器学习期末复习题库

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机器学习期末复习题库通常会覆盖多个关键概念和算法，帮助学生巩固对课程的理解。这里简单列举一些可能涉及的主题：

1. **基础知识**：线性代数（特征向量、矩阵运算）、概率统计（贝叶斯定理、假设检验）、优化方法（梯度下降、牛顿法）。

2. **监督学习**：回归分析（线性回归、决策树回归）、分类方法（SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归）、K近邻算法。

3. **无监督学习**：聚类（K-Means、DBSCAN）、降维（PCA、t-SNE）、关联规则学习。

4. **深度学习**：神经网络结构（前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络）、反向传播、激活函数等。

5. **强化学习**：马尔可夫决策过程（MDP）、Q学习、策略梯度方法。

6. **模型评估**：交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数。

7. **实用工具**：Python编程基础（NumPy、Pandas、Scikit-learn）、TensorFlow或PyTorch库。

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河南机器学习期末复习题库

### 机器学习期末考试复习资料

对于准备机器学习期末考试的学生而言，找到合适的复习资源至关重要。以下是几个方面的建议和推荐材料：

#### 一、理解基本概念
确保掌握机器学习的核心理论和技术细节。这不仅有助于应对选择题和简答题，还能加深对整个学科的理解。

#### 二、练习编程作业
实际操作是巩固所学知识的有效途径之一。可以参考一些在线平台上的项目案例或竞赛题目来进行实践训练[^1]。

#### 三、关注常见考点
根据以往的经验总结，在考试中经常会出现关于算法原理、应用场景以及优缺点对比等方面的内容。因此要特别留意这些知识点的学习。

#### 四、利用网络资源
互联网上有许多优质的开源教程可供借鉴。例如ALTLI同学分享的一份针对山东大学软件学院机器学习课程的期末复习笔记就非常实用。这份文档涵盖了大量典型试题及其解答思路，并且还附带了一些额外的小贴士帮助考生更好地备考。

另外需要注意的是，当处理数据集时可能会遇到特征过多的情况，这时应该考虑采用适当的降维技术以防止模型发生过拟合现象[^2]。常见的做法有PCA(主成分分析)等线性变换手段；也可以借助于诸如Lasso回归这样的正则化方法实现自动化的变量筛选过程。

最后值得一提的是特征选择的重要性。为了提高预测准确性并简化最终构建出来的分类器结构，有必要学会运用多种策略挑选最具代表性的输入属性作为建模依据。具体来讲，可以从以下几个方面入手：过滤式(Filter)，即基于统计度量给定候选集合中的各个成员打分排序后再做取舍；包裹式(Wrapper),即将此任务视为组合优化问题并通过穷举法或其他启发式搜索机制求解最优配置方案；还有就是所谓的嵌入式(Embedded)，也就是让某些特定类型的监督式学习框架内部自带这一功能模块从而达到同步完成两者目的的效果[^3]。

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 假设X是我们原始的数据矩阵
pca = PCA(n_components=2)
reduced_X = pca.fit_transform(X)

print(reduced_X.shape)