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文件名称:机器学习 考试题 B.doc
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总页数:2 页
更新时间:2025-06-13
总字数:约1.41千字
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XXXX学院

学院级

学院级专业班学号姓名

密封线

密封线内不要答题

B卷

课程名称:机器学习

课程代码:XXXX

是否开卷考试:是□否√

注意事项:

1.满分100分。要求卷面整洁、字迹工整。

2.考生必须将姓名、班级、学号等信息完整、准确、清楚地填写在试卷规定的地方,否则视为废卷。

3.用签字笔、钢笔或圆珠笔答题。

4.如有答题纸,答案请全部写在答题纸上,否则不给分;考完请将试卷和答题纸分别一同交回。

题号

总分

评阅(统分)教师

得分

上机操作题

一、文件xiti03_06.csv是一个4分类数据集,数据有3个维度,分别是x、y、z。目标字段为label,类标号为1、2、3、4。请利用Python的sklearn的支持向量机模型构建分类器,80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集。输出准确率、加权精确率、加权召回率、F1分数,并判断[2.12,2.10,1.89],[1.15,2.05,2.88]这两个新样本是什么类型。

将程序运行结果截图粘贴在下方,并进行回答。(25分)

二、某地区旅游业的年收入可能与该地区人口数量、每月人均可支配收入、公路与轨道交通里程数有关。

(1)设因变量为旅游业年收入,自变量为地区人口数量、每月人均可支配收入、公路与轨道交通里程数。回归方程为:y?=β?_0+β?_1x_1+β?_2x_2+β?_3x_3。确定回归系数。

(2)计算回归方程的拟合优度判断系数、修正的拟合优度判断系数。

(3)进行线性关系显著性检验,取显著性水平α=0.05。F0.05(3,3)=9.28。

(4)进行回归参数的显著性检验,取显著性水平α=0.05。t0.05/2(3)=3.182。

(5)根据(4)的结果,删除对因变量影响不显著的自变量,重新确定回归方程。

将程序运行结果粘贴到下方,并辅以文字说明。(25分)

三、一个训练好的MLP的拓扑图如下。隐藏层和输出层的每一个神经元的激活函数均是ReLU函数,从输入层到隐藏层的权值矩阵为w1=0.10.20.2-0.3

四、已知卷积层输出的数据为9*9的矩阵A,求A经过3*3的平均池化层以后的结果B。(25分)

A=