机器学习模拟试题+参考答案解析
一、单选题（共40题，每题1分，共40分）
1.构建一个最简单的线性回归模型需要几个系数（只有一个特征）？
A、1个
B、4个
C、2个
D、3个
正确答案：C
2.决策树学习的关键是
A、选择最优划分属性
B、剪枝
C、初始结点选择
D、分枝
正确答案：A
答案解析：决策树学习的关键在于选择最优划分属性。最优划分属性能够使样本集合根据该属性进行划分后，子样本集合的纯度得到最大程度的提高，从而更有效地对数据进行分类或回归等操作。初始结点选择只是决策树构建的起始点；剪枝是为了防止过拟合等情况，对已构建好的决策树进行优化；分枝是基于划分属性对样本进行拆分的操作，这些都依赖于选择最优划分属性这一关键步骤。
3.对决策树进行剪枝处理的主要目的是什么
A、避免过拟合，降低泛化能力
B、避免过拟合，提升泛化能力
C、提高对训练集的学习能力
D、避免欠拟合
正确答案：B
答案解析：决策树剪枝的主要目的是避免过拟合，提升泛化能力。过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集或新数据上表现很差的现象。剪枝通过减少决策树的复杂度，去除一些不必要的分支，从而降低模型对训练数据的依赖，提高模型对未知数据的预测能力，即提升泛化能力。避免欠拟合不是剪枝的主要目的，剪枝也不是为了提高对训练集的学习能力，同时是避免过拟合并提升泛化能力，而不是降低泛化能力。
4.按照求解方法进行分类算法的划分，下列中为生成模型的是（）
A、决策树
B、K近邻
C、贝叶斯分类器
D、支持向量机SVM
正确答案：C
答案解析：生成模型是对联合概率分布进行建模，然后通过贝叶斯公式得到条件概率分布进行分类。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，属于生成模型。决策树、K近邻、支持向量机SVM都属于判别模型，它们直接对条件概率分布进行建模。
5.如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？
A、测试样本误差始终为零
B、测试样本误差不可能为零
C、以上答案都不对
正确答案：C
答案解析：当线性回归模型完美拟合训练样本（训练样本误差为零）时，只能说明模型在训练数据上表现良好，但不能就此推断测试样本误差始终为零或不可能为零。测试样本误差受到多种因素影响，即使训练样本拟合完美，测试样本误差也不一定为零，有可能因为过拟合等原因导致在测试样本上表现不佳，也有可能模型泛化能力强，测试样本误差较小甚至为零，但不能绝对地说测试样本误差始终为零或不可能为零，所以以上答案都不对。以上答案都不对，因为线性回归模型完美拟合训练样本只能说明在训练集上的情况，不能直接推断测试样本误差的情况，测试样本误差受到多种因素影响，不一定为零也不一定不为零。
6.下列关于线性回归分析中的残差（Residuals）说法正确的是？
A、残差均值总是为零
B、残差均值总是小于零
C、残差均值总是大于零
D、以上说法都不对
正确答案：A
答案解析：在线性回归分析中，残差是观测值与预测值之间的差异。根据线性回归模型的基本假设和性质，残差的均值总是为零。这是因为线性回归模型试图最小化观测值与预测值之间的误差，从整体上看，这些误差的平均值会趋近于零。
7.?“没有免费的午餐定理”告诉我们
A、我们不能对问题有先验假设
B、设计好的算法是徒劳的
C、对于一个特定的问题，任何算法都是一样好的
D、没有可以适应一切问题的算法
正确答案：D
答案解析：线“没有免费的午餐定理”表明不存在一个算法能在所有问题上都表现最优，即没有可以适应一切问题的算法。A选项表述不准确；C选项说设计好的算法是徒劳的过于绝对；D选项对于特定问题不同算法效率等可能不同，不是一样好。所以选B。
8.关于K-均值算法,以下说法不正确的是
A、K-均值算法是一种划分方法。
B、K-均值算法能发现任意形状的簇。
C、C.K-均值算法不一定收敛于全局最优解。
D、比起DBSCAN算法来，K更好
正确答案：B
9.对于非概率模型而言，可按照判别函数线性与否分成线性模型与非线性模型。下面哪个模型不属于线性模型？
A、感知机
B、AdaBoost
C、K-means
D、k近邻
正确答案：B
10.不属于KNN算法要素的是:
A、k值的选择
B、距离度量
C、分类决策的规则
D、训练样本的个数
正确答案：D
答案解析：KNN算法的要素包括k值的选择、距离度量、分类决策的规则等。训练样本的个数并不是KNN算法特有的要素，它在很多算法中都存在，不属于KNN算法区别于其他算法的关键要素。
11.机器学习这个术语是由()定义的？
A、ArthurSamuel
B、GuidovanRossum
C、JamesGosling
D、以上都不是
正确答案：A
答案解