机器学习习题集：解析及答案(适合期末备考)

本资源是一份针对机器学习课程设计的习题集合，适合大学生用于期末考试前的复习准备。内容覆盖了机器学习的基本概念、任务分类、学习方法和原则等多个方面。 第一章绪论 1. 关于机器学习的基本概念，错误的理解是D，将数据的潜在规律称为“数据特征”，实际上这个规律通常被称为“真相”或“真实”。机器学习的目标是通过学习算法发现这种规律。 2. B选项“网页编写”不属于机器学习任务，因为网页编写更多涉及编程和网页结构，而非数据分析或模型构建。 3. 错误的说法是D，机器学习并非所有任务都需要类别标记，比如无监督学习中的聚类就不依赖于标记。 4. C项强调机器学习仅关注已见数据的表现忽视了泛化能力，实际上泛化能力对于未知样本的预测至关重要。 5. C错误认为模型找出的规律总是正确的，实际上模型可能会存在偏差或噪声，得出的结果并不一定准确。 6. 关于归纳偏好，错误的观点是D，不存在一个在所有情况下都最优的学习算法，每个算法都有其适用的场景和局限性。 多选题部分 7. 奥卡姆剃刀原则是指在多个假设中选择最简单的那个，因此A、B和D选项都不符合这一原则，正确答案是这些选项。 8. 机器学习的预测任务通常目标是C，通过学习建立输入（x）和输出（y）之间的映射关系，使得模型能够对新的输入进行预测。 这份习题集提供了丰富的实例和理论测试，有助于学生巩固和理解机器学习的基础知识，并提升在实际考试中的应对能力。通过解答这些题目，不仅能检验对机器学习原理的掌握，还能锻炼对问题分析和模型构建的实际操作技巧。