机器学习试题
机器学习设计知识测试 选择题 53题
1. 在机器学习中，监督学习的主要目标是：A) 从无标签数据中学习B) 从有标签数据中学习C) 优化模型的复杂度D) 减少计算资源的使用2. 下列哪种算法属于无监督学习？A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机3. 在机器学习模型评估中，交叉验证的主要目的是：A) 增加模型复杂度B) 减少数据集大小C) 评估模型的泛化能力D) 提高训练速度4. 下列哪项不是特征选择的方法？A) 主成分分析（PCA）B) 递归特征消除（RFE）C) 网格搜索（Grid Search）D) 方差阈值（Variance Threshold）5. 在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于：A) 文本分析B) 图像识别C) 声音处理D) 推荐系统6. 下列哪种激活函数在神经网络中最为常用？A) 线性激活函数B) 阶跃激活函数C) ReLUD) 双曲正切函数7. 在机器学习中，过拟合通常是由于以下哪种情况引起的？A) 模型过于简单B) 数据量过大C) 模型过于复杂D) 数据预处理不当8. 下列哪项技术用于处理类别不平衡问题？A) 数据增强B) 重采样C) 特征选择D) 模型集成9. 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入的主要目的是：A) 提高计算效率B) 减少词汇量C) 捕捉词之间的语义关系D) 增加文本长度10. 下列哪种算法不属于集成学习方法？A) 随机森林B) AdaBoostC) 梯度提升机（GBM）D) 逻辑回归11. 在机器学习中，ROC曲线用于评估：A) 模型的准确性B) 模型的复杂度C) 模型的泛化能力D) 分类模型的性能12. 下列哪项不是数据预处理的步骤？A) 缺失值处理B) 特征缩放C) 模型训练D) 数据标准化13. 在机器学习中，L1正则化主要用于：A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度14. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据？A) 主成分分析（PCA）B) 线性回归C) ARIMA模型D) 决策树15. 在机器学习中，Bagging和Boosting的主要区别在于：A) 数据处理方式B) 模型复杂度C) 样本使用方式D) 特征选择方法16. 下列哪种算法适用于推荐系统？A) K-均值聚类B) 协同过滤C) 逻辑回归D) 随机森林17. 在机器学习中，A/B测试主要用于：A) 模型选择B) 特征工程C) 模型评估D) 用户体验优化18. 下列哪种方法可以用于处理缺失数据？A) 删除含有缺失值的样本B) 使用均值填充C) 使用中位数填充D) 以上都是19. 在机器学习中，偏差-方差权衡主要关注：A) 模型的复杂度B) 数据集的大小C) 模型的泛化能力D) 特征的数量20. 下列哪种算法属于强化学习？A) Q-学习B) 线性回归C) 决策树D) 支持向量机21. 在机器学习中，特征工程的主要目的是：A) 减少数据量B) 增加模型复杂度C) 提高模型性能D) 简化数据处理22. 下列哪种方法可以用于处理多分类问题？A) 一对多（One-vs-All）B) 一对一（One-vs-One）C) 层次聚类D) 以上都是23. 在机器学习中，交叉熵损失函数主要用于：A) 回归问题B) 分类问题C) 聚类问题D) 强化学习24. 下列哪种算法不属于深度学习？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 长短期记忆网络（LSTM）25. 在机器学习中，梯度下降算法的主要目的是：A) 减少特征数量B) 优化模型参数C) 增加数据量D) 提高计算速度26. 下列哪种方法可以用于处理文本数据？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是27. 在机器学习中，正则化的主要目的是：A) 减少特征数量B) 防止过拟合C) 增加数据量D) 提高计算速度28. 下列哪种算法适用于异常检测？A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林（Isolation Forest）29. 在机器学习中，集成学习的主要目的是：A) 提高单个模型的性能B) 结合多个模型的优势C) 减少数据量D) 增加模型复杂度30. 下列哪种方法可以用于处理高维数据？A) 主成分分析（PCA）B) 特征选择C) 特征提取D) 以上都是31. 在机器学习中，K-均值聚类的主要目的是：A) 分类B) 回归C) 聚类D) 预测32. 下列哪种算法适用于时间序列预测？A) 线性回归B) ARIMA模型C) 决策树D) 支持向量机33. 在机器学习中，网格搜索（Grid Search）主要用于：A) 特征选择B) 模型选择C) 数据预处理D) 模型评估34. 下列哪种方法可以用于处理类别特征？A) 独热编码（One-Hot Encoding）B) 标签编码（Label Encoding）C) 特征哈希（Feature Hashing）D) 以上都是35. 在机器学习中，AUC-ROC曲线的主要用途是：A) 评估分类模型的性能B) 评估回归模型的性能C) 评估聚类模型的性能D) 评估强化学习模型的性能36. 下列哪种算法不属于监督学习？A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机37. 在机器学习中，特征缩放的主要目的是：A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理38. 下列哪种方法可以用于处理文本分类问题？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是39. 在机器学习中，决策树的主要优点是：A) 易于理解和解释B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是40. 下列哪种算法适用于图像分割？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机41. 在机器学习中，L2正则化主要用于：A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度42. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据的季节性？A) 移动平均B) 季节分解C) 差分D) 以上都是43. 在机器学习中，Bagging的主要目的是：A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度44. 下列哪种算法适用于序列数据处理？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机45. 在机器学习中，AdaBoost的主要目的是：A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度46. 下列哪种方法可以用于处理文本数据的情感分析？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是47. 在机器学习中，支持向量机（SVM）的主要优点是：A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是48. 下列哪种算法适用于推荐系统中的用户行为分析？A) 协同过滤B) 内容过滤C) 混合过滤D) 以上都是49. 在机器学习中，交叉验证的主要类型包括：A) K-折交叉验证B) 留一法交叉验证C) 随机划分交叉验证D) 以上都是50. 下列哪种方法可以用于处理图像数据？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机51. 在机器学习中，梯度提升机（GBM）的主要优点是：A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是52. 下列哪种算法适用于异常检测中的离群点检测？A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林（Isolation Forest）53. 在机器学习中，特征提取的主要目的是：A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理答案：1. B2. C3. C4. C5. B6. C7. C8. B9. C10. D11. D12. C13. C14. C15. C16. B17. D18. D19. C20. A21. C22. D23. B24. C25. B26. D27. B28. D29. B30. D31. C32. B33. B34. D35. A36. C37. B38. D39. D40. A41. A42. D43. A44. B45. B46. D47. A48. D49. D50. A51. D52. D53. B。
机器学习基础期末考试试题
机器学习基础期末考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 在机器学习中，下列哪个算法属于监督学习算法？A. 决策树B. K-meansC. 遗传算法D. 随机森林2. 以下哪个是线性回归的假设条件？A. 特征之间相互独立B. 特征与目标变量之间存在非线性关系C. 目标变量的误差项服从正态分布D. 所有特征都是类别型变量3. 支持向量机（SVM）的主要目标是什么？A. 找到数据点之间的最大间隔B. 减少模型的复杂度C. 增加模型的泛化能力D. 所有选项都正确4. 在深度学习中，卷积神经网络（CNN）通常用于处理哪种类型的数据？A. 音频数据B. 图像数据C. 文本数据D. 时间序列数据5. 交叉验证的主要目的是：A. 减少模型的过拟合B. 增加模型的复杂度C. 减少训练集的大小D. 增加模型的运行时间二、简答题（每题10分，共30分）6. 解释什么是过拟合，并给出一个避免过拟合的策略。
7. 描述随机森林算法的基本原理，并简述其相对于决策树的优势。
8. 解释梯度下降算法的工作原理，并说明为什么它在优化问题中如此重要。
三、计算题（每题25分，共50分）9. 假设你有一个线性回归模型，其目标函数为 \( J(\theta) =\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 \)，其中 \( h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2x_2 \)。
给定以下数据点：\[\begin{align*}x_1 & : [1, 2, 3] \\x_2 & : [1, 3, 4] \\y & : [2, 4, 5]\end{align*}\]请计算该模型的损失函数 \( J(\theta) \)。
10. 给定一个二分类问题的数据集，使用逻辑回归模型进行分类。
如果模型的决策边界是 \( w_1 x_1 + w_2 x_2 - \theta = 0 \)，其中\( w_1 = 0.5 \)，\( w_2 = -1 \)，\( \theta = 0.5 \)。
机器学习考试题目及答案
机器学习考试题目答案1.简描述机器学习概念？TomMitCheI1："对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习J 我们遇到的大部分事情一般包括分类问题与回归问题。
如房价的预测，股价的预测等属于分类问题。
一般的处理过程是：首先，1）获取数据；2）提取最能体现数据的特征；3）利用算法建模；4）将建立的模型用于预测。
如人脸识别系统，首先我们获取到一堆人脸照片，首先，对数据进行预处理，然后提取人脸特征，最后用算法如SVM或者NN等。
这样，我们就建立了一个人脸识别系统，当输入一张人脸，我们就知道这张面孔是否在系统中。
这就是机器学习的整个流程，其次还包括寻找最优参数等。
机器学习主要分为：监督学习：数据集是有标签的，大部分机器学习模型都属于这一类别，包括线性分类器、支持向量机等等；无监督学习：跟监督学习相反，数据集是完全没有标签的，主要的依据是相似的样本在数据空间中一般距离是相近的，这样就能通过距离的计算把样本分类,这样就完全不需要IabeI,比如著名的kmeans算法就是无监督学习应用最广泛的算法；半监督学习：半监督学习一般针对的问题是数据量超级大但是有标签数据很少或者说标签数据的获取很难很贵的情况，训练的时候有一部分是有标签的而有一部分是没有的；强化学习：一直激励学习的方式，通过激励函数来让模型不断根据遇到的情况做出调整；2.循环神经网络的基本原理？RNNS的目的是用来处理序列数据。
在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。
但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。
例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。
RNNS之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。
具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
机器学习期末试题及答案
机器学习期末试题及答案一、选择题1. 机器学习是一种：A. 人工智能子领域B. 数据分析工具C. 算法库D. 编程语言答案：A. 人工智能子领域2. 以下哪种算法是无监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. K均值聚类D. 朴素贝叶斯答案：C. K均值聚类3. 在机器学习中，过拟合是指：A. 模型无法适应新数据B. 模型过于简单C. 模型过于复杂D. 模型的精度较低答案：C. 模型过于复杂4. 机器学习任务中的训练集通常包括：A. 特征和标签B. 标签和模型参数C. 特征和模型参数D. 特征、标签和模型参数答案：A. 特征和标签5. 在机器学习中，用于评估模型性能的常见指标是：A. 准确率B. 回归系数C. 损失函数D. 梯度下降答案：A. 准确率二、填空题1. 监督学习中，分类问题的输出是离散值，而回归问题的输出是________________。
答案：连续值/实数值2. 机器学习中的特征工程是指对原始数据进行________________。
答案：预处理3. ________________是一种常见的集成学习算法，通过构建多个弱分类器来提高整体模型的性能。
答案：随机森林4. K折交叉验证是一种常用的评估模型性能和调参的方法，其中K 代表______________。
答案：折数/交叉验证的次数5. 在机器学习中，优化算法的目标是最小化或最大化一个称为______________的函数。
答案：目标函数/损失函数三、简答题1. 请简要解释什么是过拟合，并提出至少三种防止过拟合的方法。
答：过拟合是指在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。
防止过拟合的方法包括：- 数据集扩充：增加更多的训练样本，从而减少模型对特定数据的过度拟合。
- 正则化：通过在损失函数中引入正则化项，约束模型的复杂度，防止模型过分拟合训练数据。
- 交叉验证：使用交叉验证方法对模型进行评估，通过评估模型在不同数据集上的性能，选择性能较好的模型。
机器学习基础知识试题
机器学习基础知识试题一、选择题1. 机器学习的主要目标是什么？A. 让机器能够像人一样思考B. 让机器能够自动学习C. 提高计算机的运算速度D. 使机器具备无限的记忆能力2. 哪个是监督学习的主要特点？A. 需要标记好的训练数据B. 无需人工干预C. 机器能独立学习D. 只能处理分类问题3. 以下哪个属于非监督学习？A. 图像分类B. 垃圾邮件过滤C. 聚类分析D. 情感分析4. 在机器学习中，过拟合指的是什么？A. 模型无法适应新的数据B. 模型在训练集上表现较好，在测试集上表现较差C. 模型无法收敛D. 模型的准确率低5. 以下哪个是机器学习中常用的性能评估指标？A. 准确率B. 召回率C. F1值D. 所有选项都正确二、填空题1. 机器学习是一门研究怎样使计算机能够__________的科学。
2. 监督学习中，训练数据包括__________和__________。
3. __________是一种无监督学习算法，用于将数据分成相似的组或簇。
4. 过拟合是指模型在训练集上过度学习，导致在测试集上_____________。
5. 准确率是用来评估__________模型性能的指标。
三、简答题1. 请简要解释机器学习中的模型训练过程。
2. 什么是特征工程？为什么它在机器学习中很重要？3. 请解释交叉验证的概念及其作用。
4. 解释机器学习中的偏差和方差之间的关系。
5. 什么是集成学习？如何应用于机器学习中？四、应用题假设你是一个房地产公司的数据科学家，公司希望使用机器学习模型来预测未来一年的房屋价格。
你被要求开发一个模型，基于房屋的相关特征，帮助公司预测房屋的售价。
1. 请列举至少五个可能有用的特征，用于训练模型。
2. 你认为是分类问题还是回归问题？为什么？3. 你将如何评估你开发的模型的性能？4. 请描述你将如何使用交叉验证来提高模型的泛化能力。
5. 除了单一的机器学习模型，你可以考虑使用哪些集成学习方法来提高预测性能？答案：一、选择题1. B2. A3. C4. B5. D二、填空题1. 自动学习2. 特征、标签3. 聚类分析4. 表现较差5. 分类器三、简答题1. 模型训练过程包括选择合适的算法和模型结构、准备训练数据、使用训练数据对模型进行训练、评估模型性能以及根据评估结果调整模型参数。
机器学习练习题
机器学习练习题考试练习题单项选择题1.在中创建⼀个元素均为0的数组可以使⽤（ ）函数。
[A]A.zeros( )B.arange( )C.linspace( )D.logspace( )2.通常（ ）误差作为误差的近似。
[A]A.测试B.训练C.经验D.以上都可以3.梯度为（ ）的点，就是的最⼩值点，⼀般认为此时模型达到了收敛。
[B]A.-1B.0C.1D.4.创建⼀个3*3的，下列代码中错误的是（ ）。
[C]A.np.arange(0,9).reshape(3,3)B.np.eye(3)C.np.random.random([3,3,3])D.np.mat(“1,2,3;4,5,6;7,8,9”)5.关于数据集的标准化，正确的描述是：（ ）。
[A]A.标准化有助于加快模型的收敛速度B.标准化⼀定是归⼀化，即数据集的取值分布在[0,1]区间上C.数据集的标准化⼀定是让标准差变为1D.所有的模型建模之前，必须进⾏数据集标准化6.Python安装第三⽅库的命令是（ ）。
[C]A.pip –hB.pyinstaller <拟安装库名>C.pip install <拟安装库名>D.pip download <拟安装库名>7.如果发现模型在验证集上的准确性整体⾼于训练集，在验证集上的损失整体低于训练集，则最可能的情况是：（ ）。
[B]A.验证集的数据样本与训练集相⽐，数量过少和过于简单B.模型没有采⽤正则化⽅法C.以上都对8.DL是下⾯哪个术语的简称（ ）。
[D]A.⼈⼯智能B.机器学习C.神经⽹络D.深度学习9.验证集和测试集，应该：（ ）。
[A]A.样本来⾃同⼀分布B.样本来⾃不同分布C.样本之间有⼀⼀对应关系D.拥有相同数量的样本10.⼀般使⽤以下哪种⽅法求解线性回归问题：（ ）。
[A]A.最⼩⼆乘法B.最⼤似然估计C.对数变换D.A和B11.以下哪个函数可以实现画布的创建？（ ）。
机器学习考试试题
机器学习考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪种情况不属于机器学习的应用场景？（）A 图像识别B 自然语言处理C 传统的数值计算D 预测股票价格2、在监督学习中，如果预测值与真实值之间的差异较大，通常使用以下哪种方法来衡量模型的性能？（）A 准确率B 召回率C 均方误差D F1 值3、下列哪种算法不是聚类算法？（）A KMeansB 决策树C 层次聚类D 密度聚类4、对于一个过拟合的模型，以下哪种方法可以缓解？（）A 增加训练数据量B 减少模型的复杂度C 增加正则化项D 以上都是5、以下关于特征工程的描述，错误的是？（）A 特征工程是将原始数据转换为更有意义和有用的特征的过程B 特征选择是特征工程的一部分C 特征工程对于机器学习模型的性能影响不大D 特征缩放可以提高模型的训练效率6、在深度学习中，以下哪个不是常见的激活函数？（）A Sigmoid 函数B ReLU 函数C Tanh 函数D Logistic 函数7、支持向量机（SVM）主要用于解决什么问题？（）A 回归问题B 分类问题C 聚类问题D 降维问题8、以下哪种优化算法常用于神经网络的训练？（）A 随机梯度下降（SGD）B 牛顿法C 共轭梯度法D 以上都是9、下面关于集成学习的说法，错误的是？（）A 随机森林是一种集成学习算法B 集成学习可以提高模型的稳定性和泛化能力C 集成学习中的个体学习器必须是同一种类型的模型D 集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器10、对于一个二分类问题，若混淆矩阵如下：｜｜预测正例｜预测反例｜｜｜｜｜｜实际正例｜ 80 ｜ 20 ｜｜实际反例｜ 10 ｜ 90 ｜则该模型的准确率是多少？（）A 80%B 90%C 70%D 85%二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、机器学习中的有监督学习包括________、＿_______和________等任务。
2、常见的无监督学习算法有________、＿_______和________。
（完整word版）机器学习练习题与答案
（完整word版）机器学习练习题与答案《机器学习》练习题与解答1.小刚去应聘某互联网公司的算法工程师，面试官问他“回归和分类有什么相同点和不同点”，他说了以下言论，请逐条判断是否准确。
1）回归和分类都是有监督学习问题[单选题] [必答题]○对○错参考答案：对。
解析：这道题只有一个同学做错。
本题考察有监督学习的概念。
有监督学习是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。
有监督学习和无监督学习的区别是：机器学习算法的图谱如下：在回归问题中，标签是连续值；在分类问题中，标签是离散值。
具体差别请看周志华《机器学习》书中的例子，一看便懂：2.背景同上题。
请判断2）回归问题和分类问题都有可能发生过拟合 [单选题] [必答题] ○对○错答案：对解析：这题有两个同学做错。
过拟合的英文名称是Over-fitting(过拟合)。
为了说清楚“过”拟合，首先说一下“拟合”【拟合的几何意义】：从几何意义上讲，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲线或曲面来最大限度地逼近这些点。
一个直观的例子，是下面的电阻和温度的例子。
我们知道在物理学中，电阻和温度是线性的关系，也就是R=at+b。
现在我们有一系列关于“温度”和“电阻”的测量值。
一个最简单的思路，取两组测量值，解一个线性方程组，就可以求出系数a、b了！但是理想是丰满的，现实是残酷的！由于测量误差等的存在，我们每次测量得到的温度值和电阻值都是有误差的！因此，为了提高测量精度，我们会测量多次，得到多组的值，这样就相当于得到二维平面上的多个点，我们的目标是寻找一条直线，让这条直线尽可能地接近各个测量得到的点。
拟合的数学意义：在数学的意义上，所谓拟合(fit)是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}（未必都是准确值，有个别可能是近似甚至错误值），通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2010年春硕士研究生机器学习试题
下列各题每个大题10分，共8道大题，卷面总分80分
注意：在给出算法时，非标准（自己设计的）部分应给出说明。
特别是自己设置的参数及变量的意义要说明。
1.下面是一个例子集。
其中，三个正例，一个反例。
“P”为正
例、“N”为反例。
这些例子是关于汽车的。
例子有4个属性，分别是“产地”、“生产商”、“颜色”、“年代”。
产地生产商颜色年代类别
1980 P
1990 P
1980 N
1980 P
其中：“产地”的值域为()、“生产商”的值域为(, )、“颜色”的值域为()、“年代”的值域为(1980,1990)。
这里规定“假设”的形式为4个属性值约束的合取；每个约束可以为：一个特定值(比如、等)、?（表示接受任意值）和（表示拒绝所有值）。
例如，下面假设：
（,?,,?）
表示日本生产的、红色的汽车。
1）根据上述提供的训练样例和假设表示，手动执行候选消除算法。
特别是要写出处理了每一个训练样例后变型空
间的特殊和一般边界；
2）列出最后形成的变型空间中的所有假设。
2. 写出3算法。
(要求：除标准3算法外，要加入“未知属性值”和“过适合”两种情况的处理)。
3. 给出一个求最小属性子集的算法。
4. 给定训练例子集如下表。
依据给定的训练例子，使用朴素贝叶斯分类器进行分类。
给定类别未知例子<高度=矮，头发=红，眼睛=兰>，计算这个例子的类别。
（计算类别时要先列出式子，然后再代入具体的数）。
5. 给定线性函数n n x w x w w x f +++=Λ110)(ˆ及误差定义
∑∈-=
D
x x f x f E 2
))(ˆ)((21
其中，i x 是例子x 的第i 个属性值，f(x)是目标函数，D 是训练例子集合。
请给出一个算法，这个算法能求出一组值，使得线性函数)(ˆx f 逼近目标函数f(x)（本题要求写出算法的步骤，算法步骤的详细程度要符合书中算法的标准）。
6. 给定例子集（如下表），要求：1）用平面图直观画出例子的分布；2）给出一种规则好坏的评判标准；3)写出概念聚类算法。
7. 简述题
1) 简述“机器发现”的三个定律；
2) 、、是分析学习和归纳学习结合的三个算法。
简述这三个算法与单纯的归纳学习方法相比，分别有什么区别或优点。
8. 关于模式定理
1) 分析“选择步”对群体遗传的影响：令m()是群体中模式s 在时间t （或第t 代）的实例数量，f(h)是个体h 的适应度，)(t f 是时间t （或第t 代）群体中所有个体的平均适应度，n 为群
体中个体的总数量，),(ˆt s u
是时间t （或第t 代）群体中模式s 的实例的平均适应度。
在“选择步”中，每个个体被选中的概率为(h)（(h)的计算见公式(1)），如果共进行了n 次独立选择，请给出在第(1)代（即下一代）的群体中，模式s 的实例存在的期望数量E[m(1)]（要求给出分析过程）。
∑
==
n
i i h f h f h 1
)
()
()Pr( (1)
2) 分析“变异步”对群体遗传的影响：令m()是群体中模式s 在时间t （或第t 代）的实例数量。
设在模式s 中有R(s)个确定位，变异操作以概率 选择一位并改变这位上的值。
如果只考虑变异步对群体遗传的影响，请给出在第(1)代（即下一代）的群体中，模式s 的实例存在的期望数量E[m(1)]（要求给出分析过程）。