练习题

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…

线性回归模型的目标是找到一条直线（或超平面）来最小化预测值与真实值之间的差距。其损失函数通常采用均方误差（MSE）。 练习题1：给定一个简单的数据集，特征X和标签y如下，请计算使用线性回归模型 y = wX + b 时，当权重 w=2, 偏置 b=1 时的均方误差（MSE）。 X y 1 3 2 5 3 7 答案解析： 计算预测值：当X=1时，预测值 = 2…

随着人工智能技术的飞速发展，系统性的学习和练习变得至关重要。一套精心设计的人工智能练习题，不仅能帮助学习者巩固理论知识，更能提升解决实际问题的能力。本文汇总了各类人工智能练习题资源，并提供免费下载与详细的答案解析，旨在为你的AI学习之路扫清障碍。 免费优质练习资源推荐 网络上存在大量免费且高质量的人工智能练习题库，覆盖了从机器学习到深度学习的各个领域。 Co…