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【机器学习】【期末复习】有关机器学习（周志华）的简答题可供期末复习参考_机器学习期末考试简答题题及答案
【机器学习】【期末复习】有关机器学习（周志华）的简答题可供期末复习参考_机器学习期末考试简答题题及答案 期末临近，回顾“机器学习” (周志华) 的核心概念，对于考试的准备至关重要。本篇旨在提供一些常见简答题的思路和答案，帮助你梳理知识体系，查漏补缺。 一、机器学习的定义与基本概念 题型示例： 请简述机器学习的定义，并说明其与传统编程的区别。 答案思路： 机器学习是让计算机通过数据学习，自动提取特征、进行模式识别，并进行预测或决策的过程。区别在于传统编程需要明确的指令，而机器学习则依赖于数据驱动的算法，计算机在没有明确指令的情况下，通过数据学习规律。 二、监督学习与无监督学习 题型示例： 比较监督学习和无监督学习的主要区别，并举例说明。 答案思路： 监督学习需要标记数据（输入-输出对），用于训练模型进行预测。无监督学习则处理未标记数据，目标是发现数据中的潜在结构和模式。例如，监督学习可以用回归问题预测房价，无监督学习可以用聚类分析将客户划分为不同的群体。 三、模型评估与过拟合/欠拟合 题型示例： 解释过拟合和欠拟合的概念，以及如何避免它们。 答案思路： 过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差；欠拟合则意味着模型无法很好地学习数据中的模式。避免过拟合的方法包括正则化、交叉验证，避免欠拟合的方法包括增加训练数据、选择更复杂的模型。 四、算法选择与关键点 题型示例： 简述线性回归与逻辑回归的特点。 答案思路： 线性回归用于预测连续型变量，逻辑回归用于预测分类结果。理解算法背后的数学原理，例如线性模型的梯度下降法，对于理解模型的工作机制至关重要。 周志华的书中对各种算法的原理和优缺点都有详细的阐述，务必认真阅读。 以上只是部分示例，请结合“机器学习” (周志华) 的内容，认真复习，相信你一定能取得好成绩！祝你期末考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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