机器学习练习题精选：从基础到实战完整题库

机器学习的基础概念是构建知识体系的核心，以下练习帮助巩固理论基础。从监督学习与无监督学习的区别，到常见的算法分类，这些题目覆盖了入门必备知识点。

• 问题1：什么是过拟合和欠拟合？请分别描述它们的特点和解决方法。
• 问题2：解释监督学习、无监督学习和强化学习的主要区别，并为每种类型举出两个典型算法。
• 问题3：什么是交叉验证？为什么在模型评估中它比简单的训练集/测试集划分更可靠？

理解这些基础概念对于后续的模型构建和调优至关重要，建议通过绘制思维导图来梳理各个概念之间的关系。

核心算法与理论应用

本部分聚焦于经典机器学习算法的原理与数学基础，通过计算和推导题加深对算法工作机制的理解。

重点题目：给定一个简单的二维数据集，手动计算逻辑回归模型的前两次梯度下降迭代过程，包括损失函数计算和参数更新。

数据预处理与特征工程实战

高质量的数据预处理是成功构建模型的前提，这部分练习模拟真实场景中的数据清洗和特征转换任务。

• 场景一：处理包含缺失值的房价预测数据集，要求选择合适的填充策略并说明理由。
• 场景二：对文本分类任务中的商品评论数据进行特征提取，包括词袋模型和TF-IDF转换。
• 场景三：针对分类变量众多的用户画像数据，设计有效的编码方案并处理类别不平衡问题。

在实际操作中，特征工程往往比算法选择对模型性能的影响更大，这些练习帮助培养数据处理的直觉和技巧。

模型评估与超参数调优

选择合适的评估指标并优化模型超参数是机器学习工作流中的关键环节，以下练习涵盖多种调优技术。

评估指标计算题：给定一个二分类模型的混淆矩阵，精确计算准确率、精确率、召回率、F1-score和AUC-ROC曲线下面积。

超参数调优实战：使用网格搜索和随机搜索对随机森林分类器进行调优，比较两种方法的效率和效果差异。

进阶练习包括实现早停法防止过拟合，以及使用学习曲线诊断模型偏差与方差问题，为模型优化提供方向性指导。

深度学习与神经网络专项

深度学习在现代机器学习中占据重要地位，这些练习从全连接网络到卷积神经网络和循环神经网络，覆盖核心架构。

• 全连接网络：推导反向传播算法，计算特定网络结构的权重更新。
• 卷积神经网络：设计用于图像分类的CNN架构，计算各层参数数量和输出维度。
• 循环神经网络：构建LSTM单元处理时序预测问题，理解门控机制的工作方式。

通过PyTorch或TensorFlow实现简单的神经网络，并可视化训练过程中的损失和准确率变化，加深对深度学习训练动态的理解。

综合项目与实战案例分析

将前面学到的知识整合到完整的项目中，这些综合练习模拟真实世界的机器学习应用场景。

项目一：客户流失预测系统
从数据收集、特征工程、模型选择到部署上线的全流程实践，重点关注不平衡数据的处理技巧。

项目二：推荐系统构建
实现基于协同过滤和内容推荐的混合推荐系统，评估不同算法的推荐质量。

项目三：时间序列预测
使用传统统计方法和深度学习模型预测股票价格或销售量，比较各方法的预测精度和稳定性。

每个项目都包含明确的需求定义、数据探索、模型构建、评估优化和结果展示环节，培养解决复杂问题的综合能力。