第 1 页 / 共 19 页
第 2 页 / 共 19 页
第 3 页 / 共 19 页
第 4 页 / 共 19 页
第 5 页 / 共 19 页
第 6 页 / 共 19 页
第 7 页 / 共 19 页
第 8 页 / 共 19 页
第 9 页 / 共 19 页
第 10 页 / 共 19 页
第 11 页 / 共 19 页
第 12 页 / 共 19 页
第 13 页 / 共 19 页
第 14 页 / 共 19 页
第 15 页 / 共 19 页
第 16 页 / 共 19 页
第 17 页 / 共 19 页
第 18 页 / 共 19 页
第 19 页 / 共 19 页
机器学习（周志华）期末备考复习题库（含答案）.docx
机器学习（周志华）期末备考复习题库（含答案）.docx 为了帮助大家有效备考《机器学习》（周志华）期末考试，我们整理了一份包含部分重要概念和算法的复习题库，并附带详细答案。这份题库旨在帮助你巩固基础知识，提高解题能力，确保期末取得理想成绩。 第一部分：基础概念 1. 问题： 什么是偏差和方差？它们分别代表什么含义？ 答案： 偏差（Bias）是指模型预测值与真实值之间的平均差异。方差（Variance）则表示预测值围绕真实值的变化程度，即模型预测的稳定性。 2. 问题： 线性模型和多项式模型的主要区别是什么？ 答案： 线性模型只能捕捉数据中的线性关系，而多项式模型可以捕捉非线性关系。选择合适的模型取决于数据的特征和问题的复杂程度。 第二部分：关键算法 3. 问题： 支持向量机（SVM）的基本原理是什么？ 答案： SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得所有样本点与超平面之间的距离之和最小，从而最大化类别之间的间隔。 4. 问题： K近邻（KNN）算法的原理是什么？ 答案： KNN算法通过计算样本点与其最近邻居之间的距离，然后根据距离最近邻居的类别来预测新样本的类别。 备注： 这份题库仅为一部分，建议考生务必全面复习周志华的《机器学习》教材，并结合练习题进行巩固。 祝大家期末考试顺利！
展开
机器学习（周志华）
2025-04-15
39次阅读
资料获取方式
温馨提示：登录学霸英雄官网后可获取更多大学生必备科目和考证等复习备考资料！