机器学习基础与模型评估
"该文档包含了机器学习相关的习题,涵盖了机器学习的基本概念、问题类型以及模型评估与选择的策略。" 在机器学习领域,我们关注的是让计算机通过数据自我学习和改进,以便解决各种问题。根据题目描述,我们可以归纳出以下几个关键知识点: 1. **机器学习类型**: - 选项B(将名画真品与赝品输入计算机学习判断)和C(通过房价数据预测未来房价)属于监督学习,因为它们都有明确的标注数据。 - 选项A(总结猫狗特点并告知机器)实际上是一种规则化方法,不是机器学习。 2. **机器学习问题分类**: - 图片分类问题(猫与狗的区分)属于B. 分类问题。 - 动物图片的自动分组属于A. 聚类问题,因为目标是找到相似性并将它们分组,而没有预先定义的类别。 - 自动驾驶中的路况决策问题属于B. 回归问题,因为目标是预测连续值(方向盘旋转角度)。 3. **模型评估与选择**: - 在模型选择中,正确的做法是D,即使用交叉验证(如这里提到的80/20或5折交叉验证),而不是简单地用所有数据训练或只用部分数据测试。 - 训练集与测试集的划分确实会影响最终模型的确定,因为它能反映模型的泛化能力,故答案是A。 4. **过拟合与欠拟合识别**: - 图形A通常表示欠拟合,模型过于简单,无法捕捉数据中的模式;B表示过拟合,模型过度学习了训练数据,导致对新数据表现不佳。 - 当模型在训练集上表现好但在测试集上表现差(如99%到60%),应考虑减少模型复杂度,防止过拟合,所以选择D。 - 对于训练集和测试集正确率分别为85%和80%的情况,这可能是过拟合,因为模型在训练集上过拟合了,增加了来自方差的误差,答案是C,偏差15%,方差15%。 - 5折交叉验证用于超参数调整,目的是找到在多个独立子集上表现稳定的模型配置。 以上知识涵盖了机器学习的基础概念,包括问题类型(分类、聚类、回归)、模型评估(训练集/测试集划分、过拟合/欠拟合识别)、以及模型选择和优化策略(如交叉验证和正则化)。这些是理解和实践机器学习项目的关键要素。
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