机器学习试题

1. 习题1（SPSS基础）

SPSS的界面中，以下是主窗口是（ ）

A.语法编辑窗

B.数据编辑窗口

C.结果输出窗口

D.脚本编辑窗口

正确答案：B

解析：SPSS是属于数据分析软件，当然主窗口是在数据编辑上。

2. 习题2（分类与聚类）

以下哪些方法不可以直接来对文本分类？

A.Kmeans

B.决策树

C.支持向量机

D.KNN

正确答案： A

解析：

聚类是无监督的，它之所以不能称为分类是因为它之前并没有类别标签，因此只能聚类。

复习一下K-means算法，主要分为赋值阶段和更新阶段。算法步骤：

（1）随机选择K个点作为初始的质心

（2）将每个点指配到最近的质心

（3）重新计算簇的质心，直到质心不再发生变化 。

K均值容易陷入局部最小值，无法表示类的形状，大小和宽度，是一种硬分类算法，针对它的这些缺点，提出了二分K均值和软K均值。

其他3个都是常见的分类方法。

3. 习题3（特征选择）

机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有？

A.卡方

B.信息增益

C.平均互信息

D.期望交叉熵

正确答案：ABCD

解析：

卡方是传统的常见的数理统计学上的特征，信息增益在决策树中运用的特别多，互信息在新词发现上有用到，而交叉熵最常见的就是损失函数。

具体的，可以参考《卡方详解》、《信息增益详解》、《期望交叉熵详解》、《互信息详解》。另外，还有其他特征可以选择，详见《特征选择汇总》。

4. 习题4（分类与聚类）

以下描述错误的是：

A.SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）

B.在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。

C.在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。

D.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。

正确答案：ABC

解析：

A. SVM的策略是最大间隔分类器。

B. 簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越好。你想啊，分类或者聚类效果的好坏其实就看同一类中的样本相似度，当然是越高越好，说明你分类越准确。

C. 训练误差减少与测试误差逐渐增大，是明显的过拟合的特征。

5. 习题5（先验概率）

统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用()

A.最小最大损失准则

B.最小误判概率准则

C.最小损失准则

D.N-P判决

正确答案：AD

解析：

A. 考虑p(wi)p(wi)变化的条件下，是风险最小

B. 最小误判概率准则， 就是判断p(w1|x)和p(w2|x)p(w1|x)和p(w2|x)哪个大，x为特征向量，w1和w2w1和w2为两分类，根据贝叶斯公式，需要用到先验知识。

C. 最小损失准则，在B的基础之上，还要求出p(w1|x)和p(w2|x)p(w1|x)和p(w2|x)的期望损失，因为B需要先验概率，所以C也需要先验概率。

D. N-P判决，即限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的两类别决策，即在一类错误率固定的条件下，求另一类错误率的极小值的问题，直接计算p(x|w1)和p(x|w2)p(x|w1)和p(x|w2)的比值，不需要用到贝叶斯公式。

6. 习题6（Nave Bayes）

Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是

A. 各类别的先验概率P(C)是相等的

B. 以0为均值，sqr(2)/2为标准差的正态分布

C. 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量

D. P(X|C) 是高斯分布

正确答案：C

朴素贝叶斯的条件就是每个变量相互独立

7. 习题7（HMM基础）

在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计（ ）

A. EM算法

B. 维特比算法

C. 前向后向算法

D. 极大似然估计

正确答案：D

解析：EM算法： 只有观测序列，无状态序列时来学习模型参数，即Baum-Welch算法

维特比算法： 用动态规划解决HMM的预测问题，不是参数估计

前向后向：用来算概率

极大似然估计：即观测序列和相应的状态序列都存在时的监督学习算法，用来估计参数

故应选D

最后

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