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机器学习（周志华）2021年机器学习期末考试重点考试题型及答案_2021机器学习期末
机器学习（周志华）2021年机器学习期末考试重点考试题型及答案_2021机器学习期末 在周志华的《机器学习》教材的指导下，2021年的期末考试持续强调了对基本概念的理解和应用。不少学生反映，考试题型集中围绕监督学习、无监督学习以及模型评估展开，反映了教材的核心内容以及周志华对机器学习方法论的重视。 考试题型上，回归问题（线性回归、多项式回归）和分类问题（逻辑回归、支持向量机、决策树）占比较高。周志华在书中对这些经典算法的原理、优缺点以及适用场景进行了深入剖析，因此，理解梯度下降、正则化等关键概念至关重要。部分题目也考察了模型选择和参数调优，这体现了机器学习的实践性，而非仅仅停留在理论层面。 此外，无监督学习部分，聚类算法（K-Means、层次聚类）也出现在考题中，这反映了周志华对数据分析和特征工程的重视。而对于模型评估，诸如均方误差（MSE）、准确率、召回率、F1-score等指标的应用，以及交叉验证等方法的设计，都成为了考察重点。 值得注意的是，周志华在《机器学习》中对算法的解释并非一味地追求最优解，而是强调算法的局限性和适用性。因此，在答题时，不仅要掌握算法的实现步骤，更要能够分析算法的优缺点，并根据实际问题选择合适的算法。 搜索词条“机器学习（周志华）试题题库”提供了大量的参考资料，帮助学生复习和掌握教材中的关键内容。建议学生结合题库，系统地梳理知识点，并进行多题练习，才能在期末考试中取得好成绩。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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