1. 线性回归:运用Python的scikitlearn库完成线性回归模型,并运用它来猜测房价。2. 逻辑回归:运用逻辑回归模型来猜测某个人是否会购买某件产品。3. 决议计划树:运用决议计划树模型来分类电子邮件是垃圾邮件仍是正常邮件。4. 支撑向量机(SVM):运用SVM模型来分类手写数字。5. K近邻(KNN):运用KNN模型来猜测某个人是否会购买某件产品。6. 神经网络:运用神经网络模型来辨认图画中的物体。7. 聚类:运用Kmeans聚类算法来将客户分为不同的集体。8. 降维:运用主成分剖析(PCA)来降维数据集,并可视化降维后的数据。9. 自然语言处理:运用朴素贝叶斯分类器来对文本进行分类。10. 强化学习:运用Qlearning算法来练习一个智能体在环境中进行决议计划。
这些练习题涵盖了机器学习中的许多基本概念和技能。你能够依据你的爱好和需求挑选适宜的练习题进行实践。假如你需求详细的代码示例或进一步的辅导,请告诉我。
机器学习练习题:基础知识篇
练习题 1: 以下哪项不是监督学习中的常见使命?
A. 分类问题
B. 回归问题
C. 聚类问题
D. 降维问题
练习题 2: 以下哪项不是无监督学习中的常见算法?
A. K-means聚类
B. 决议计划树
C. 主成分剖析(PCA)
D. 支撑向量机(SVM)
答案解析: B. 决议计划树是监督学习中的常见算法,而无监督学习首要重视的是对未符号的数据进行探究和剖析,K-means聚类、PCA和SVM等算法都归于无监督学习的领域。
练习题 3: 强化学习中的“奖赏”在以下哪个阶段起作用?
A. 学习阶段
B. 练习阶段
C. 猜测阶段
D. 评价阶段
答案解析: A. 学习阶段。在强化学习中,智能体经过与环境交互,不断学习并调整战略,以取得最大的累积奖赏。奖赏在智能体采纳举动后当即给予,以辅导其学习进程。
练习题 4: 以下哪个丢失函数适用于回归问题?
A. 穿插熵丢失
B. 逻辑丢失
C. 均方差错丢失
D. 空间间隔丢失
答案解析: C. 均方差错丢失。均方差错丢失(MSE)是回归问题中最常用的丢失函数之一,它衡量猜测值与实在值之间的差异程度。
练习题 5: 以下哪项不是特征工程中的常见办法?
A. 特征挑选
B. 特征提取
C. 特征标准化
D. 特征组合
答案解析: B. 特征提取。特征工程首要重视的是对原始数据进行处理,以进步模型的功能。特征挑选、特征标准化和特征组合都是特征工程中的常见办法,而特征提取一般指的是从原始数据中提取新的特征。
练习题 6: 以下哪个目标适用于评价分类模型的功能?
A. 均方根差错
B. 准确率
C. 算法复杂度
D. 练习时刻
答案解析: B. 准确率。准确率是分类模型功能评价中的一个重要目标,它表明模型正确猜测正类样本的份额。
练习题 7: 以下哪个算法归于集成学习办法?
A. 决议计划树
B. 随机森林
C. K-means聚类
D. 线性回归
答案解析: B. 随机森林。随机森林是一种根据决议计划树的集成学习办法,
未经允许不得转载:全栈博客园 » 机器学习练习题,基础知识篇