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机器学习简答题笔记.docx

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36页

该文档是我在准备《机器学习》（周志华版）研究生期末考试过程中所作的笔记，里面包含一些可能考的点，同时加上了一些在复习过程中对于不理解知识点的补充，根据自己的自身情况所作的笔记，可能不全，还望海涵！

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第一章绪论

Part1 名词解释

训练过程中使用的数据集称为训练集，其中的每一个样本称为训练样本。

 测试：学得模型后，使用该模型进行预测的过程，被预测的样本成为测试样本

 假设：学得模型对应于数据的某种潜在规律，这种潜在的规律自身成为真相或真实

 学习的过程就是为了找出或逼近真相，将这种模型成为学习器

 样例：拥有标记信息的示例

 分类：预测的是离散值，则称分类

 回归：预测的是连续纸，则称回归

 根据训练数据是否有标记信息分：监督学习（分类和回归）、无监督学习（聚类）

 泛化：学得的模型适用于新样本的能力

 假设空间之科学推理的两大基本手段——归纳与演绎

 归纳：从特殊到一般的泛化，即从具体试试归纳到一般性规律

 演绎：从一般到特殊的特化，即从基本原理推演到具体状况

 归纳偏好：机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好

没有免费的午餐定理：

NLF 讲的是在不考虑具体问题的情况下，没有任何一个算法比另一个算法更优，甚

至没有胡乱猜测更好。不存在一个与具体应用无关的，普遍适用的“最优分类器”；学习算

法必须要作出一个与问题领域有关的“假设”，分类器必须与问题域相适应。但是，NFL 定

理的前提是，所有问题出现的机会相等、或所有问题都是同等重要。但是现实中，我们

往往会得到特定的数据，特定的分布，解决特定的问题，所以我们只需要解决自己关注

的问题，而不需要考虑这个模型是否很好的解决其他的问题。只有对于特定的问题，我

们比较不同模型的才有意义。不仅是机器学习，我们在做其他算法的时候也是这样，如

果不考虑实际解决的问题，很难说算法的优劣。

Note：在进行样本训练时，我们通常假设所有的样本独立同分布。

 机器学习的应用：

 在总统候选人第一次辩论后，分析出哪些选民将倒戈，为每一位选民找出一个最

能说服他的理由

 精准定位不同选民群体，建议购买冷门广告时段，广告资金效率比 2008 年提高

18%

 向奥巴马推荐，精选后期应当在什么地方展开活动--哪里有更多争取对象

 借助模型帮助奥巴马筹集到创纪录的 10 亿美元

 在生物信息、web 搜索、入侵检测、汽车自动驾驶、火星机器人、决策助手等方

面都有应用

习题 1.5：简述机器学习能在互联网搜索中的哪些环节起什么作用？

1.在向搜索引擎提交信息的阶段，能够从提交文本中进行信息提取，进行语义分析。

2.在搜索引擎进行信息匹配的阶段，能够提高问题与各个信息的匹配程度。

3.在向用户展示搜索结果的阶段，能够根据用户对结果感兴趣的程度进行排序。

补充知识点

 关于假设空间和版本空间

假设空间：假设数据集有 3 种属性，第 1 个属性有 2 种取值，第 2 种属性有 3 种取

值，第 3 个属性有 2 种取值。因为每个属性有一个泛化取值(*)，且还存在一个空集的情

况。所以可能的假设有（2+1）*（3+1）*（2+1）+1=37 种。再用空集表示没有正

例，假设空间中一共种假设。

版本空间：在现实问题中常面临很大的假设空间，我们可以寻找一个与训练集一致

的假设集合，称之为版本空间。版本空间从假设空间剔除了与正例不一致和与反例一致

的假设（根据经验，最后在求版本空间时，空集的那个假设常常也会去除），它可以看

成是对正例的最大泛化。

第二章模型评估与选择

Part1 经验误差与过拟合

 精确度=1-错误率

 泛化误差：在新样本上的误差

 过拟合：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有

潜在样本都具有的一般性质，这样会导致泛化能力下降

 产生过拟合的原因：学习能力太强了

 欠拟合：对训练样本的一般性质尚未学好

 欠拟合产生的原因：学习能力低下

Part2 评估方法

Part3 性能度量

剩余35页未读，继续阅读

机器学习简答题.docx

import os from openpyxl import load_workbook import docx # 读取Excel文件 workbook = load_workbook(filename=r'D:\好记薪\工商资料生成\表格.xlsx') sheet = workbook['需调用文档'] # 判断C列是否为空 if sheet['C2'].value: # 合并A、B文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx'], 'AB.docx') if sheet['C3'].value or sheet['C4'].value or sheet['C5'].value or sheet['C6'].value: # 合并A、B、C文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx'], 'ABC.docx') if sheet['C7'].value: # 合并A、B、C、D文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx', 'D.docx'], 'ABCD.docx') if sheet['C8'].value: # 合并A、B、C、E文档 merge_docx(['A.docx', 'B.docx', 'C.docx', 'E.docx'], 'ABCE.docx') # 合并docx文件 def merge_docx(file_list, merged_file_name): # 如果合并后的文件已存在，则直接返回 if os.path.exists(merged_file_name): return # 创建合并后的文档对象 merged_doc = docx.Document() # 合并文件内容 for file_name in file_list: doc = docx.Document(file_name) for para in doc.paragraphs: merged_doc.add_paragraph(para.text) for table in doc.tables: merged_doc.add_table(table.rows, table.columns) # 保存合并后的文档 merged_doc.save(merged_file_name)，报错：NameError: name 'merge_docx' is not defined

merged_doc = docx.Document() # 合并文件内容 for file_name in file_list: doc = docx.Document(file_name) for para in doc.paragraphs: merged_doc.add_paragraph(para.text) for table in doc.tables: ...

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filename = row[0] + '.docx' # 文件名为第一个单元格中的内容加上.docx doc.save(r'G:\工作文件\产业办\2022年\产业帮扶\产业奖补\3.经营主体奖补\县级业务\15.绩效资料\实施方案') # 将文档保存为指定的文件名 os...

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{label: "avue文档.docx", value: "http://59.219.204.221:2015/vingsoft/upload/20230721/d70856f4050948bd2de3d01a7014dd76.docx"}, {label: "avue文档.docx", value: ...

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