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1、一行資料我們稱為一個 ___
2、一列資料我們成為一個 ___
3、按照資料集的目標值不同，可以把模型評估分為分類模型評估和______
4、模型評估用于評價訓練好的的模型的表現效果，其表現效果大致可以分為兩類：____和___
5、模型學習的太過粗糙，連訓練集中的樣本資料特征關系都沒有學出來，這種情況我們可以判斷可能出現了___問題，
6、所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過于優越，導致在測驗資料集中表現不佳，這種情況我們可以判斷可能出現了_____問題，
7、在分類模型評估中，預測正確的數占樣本總數的比例，我們稱其為_____
8、k-近鄰演算法，也叫 ____ 演算法，是一個非常適合入門的演算法，
9、K-近鄰演算法善于解決 _____ 中的分類問題，
10、在K-近鄰演算法中將資料集進行切分的函式，可用sklearn中的 ____ () 函式，
11、在線性回歸API：sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)中有兩個重要的屬性，回歸系數：LinearRegression.____和偏置：LinearRegression._____
12、sklearn.linear_model.LinearRegression()是 ____優化方法
13、sklearn.linear_model.SGDRegressor()是 ____優化方法
14、嶺回歸是線性回歸的正則化版本，它采用了____正則化，
15、Lasso 回歸是線性回歸的另一種正則化版本，它采用了____ 正則化，
16、在sklearn中模型的保存后的后綴名是 ____
17、機器學習的資料集一般會劃分為兩個部分：訓練集和___________，
18、邏輯回歸是機器學習中的一種___________模型，
19、邏輯回歸中的激活函式（sigmoid函式），默認閾值為___________，
20、邏輯回歸模型sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver='liblinear', penalty=‘l2’, C = 1.0)中引數C的含義是___________，
21、邏輯回歸中的評價指標F1-score，反映了模型的___________性，
22、ROC曲線的橫軸是FPRate即___________，
23、ROC曲線的縱軸是TPRate即___________，
24、聚類演算法是一種典型的___________學習演算法，主要用于將相似的樣本自動歸到一個類別中，
25、聚類演算法分為粗聚類和___________，
26、聚類演算法API：sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)中的引數n_clusters表示___________，
27、聚類演算法模型評估中的SSE（The sum of squares due to error）中文意思是___________，
28、聚類演算法中K值的確定，我們常用___________方法，
29、聚類演算法中___________結合了聚類的凝聚度（Cohesion）和分離度（Separation），用于評估聚類的效果，
30、在聚類演算法中的主成分分析的API: sklearn.decomposition.PCA(n_components=None)，當引數n_components為小數時表示___________，
31、在聚類演算法中的主成分分析的API: sklearn.decomposition.PCA(n_components=None)，當引數n_components為整數時表示___________，

1、一行資料我們稱為一個 ___

樣本

2、一列資料我們成為一個 ___

特征

3、按照資料集的目標值不同，可以把模型評估分為分類模型評估和______

回歸模型評估

4、模型評估用于評價訓練好的的模型的表現效果，其表現效果大致可以分為兩類：_和

過擬合、欠擬合，

5、模型學習的太過粗糙，連訓練集中的樣本資料特征關系都沒有學出來，這種情況我們可以判斷可能出現了___問題，

欠擬合

6、所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過于優越，導致在測驗資料集中表現不佳，這種情況我們可以判斷可能出現了_____問題，

過擬合

7、在分類模型評估中，預測正確的數占樣本總數的比例，我們稱其為_____

準確率

8、k-近鄰演算法，也叫 ____ 演算法，是一個非常適合入門的演算法，

KNN

9、K-近鄰演算法善于解決 _____ 中的分類問題，

監督學習

10、在K-近鄰演算法中將資料集進行切分的函式，可用sklearn中的 ____ () 函式，

train_test_split

11、在線性回歸API：sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)中有兩個重要的屬性，回歸系數：LinearRegression.和偏置：LinearRegression._

coef_ 和 intercept_

12、sklearn.linear_model.LinearRegression()是 ____優化方法

正規方程

13、sklearn.linear_model.SGDRegressor()是 ____優化方法

梯度下降法

14、嶺回歸是線性回歸的正則化版本，它采用了____正則化，

15、Lasso 回歸是線性回歸的另一種正則化版本，它采用了____ 正則化，

16、在sklearn中模型的保存后的后綴名是 ____

*.pkl

17、機器學習的資料集一般會劃分為兩個部分：訓練集和___________，

答案：
測驗集

18、邏輯回歸是機器學習中的一種___________模型，

答案：分類；

19、邏輯回歸中的激活函式（sigmoid函式），默認閾值為___________，

答案： 0.5；

20、邏輯回歸模型sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver=‘liblinear’, penalty=‘l2’, C = 1.0)中引數C的含義是___________，

答案：正則化力度；

21、邏輯回歸中的評價指標F1-score，反映了模型的___________性，

答案：穩健；

22、ROC曲線的橫軸是FPRate即___________，

答案：假陽性率；

橫假縱真

23、ROC曲線的縱軸是TPRate即___________，

答案：真陽性率；

24、聚類演算法是一種典型的___________學習演算法，主要用于將相似的樣本自動歸到一個類別中，

答案：無監督；

25、聚類演算法分為粗聚類和___________，

答案：細聚類；

26、聚類演算法API：sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)中的引數n_clusters表示___________，

答案：開始的聚類中心數量；

27、聚類演算法模型評估中的SSE（The sum of squares due to error）中文意思是___________，

答案：誤差平方和；

28、聚類演算法中K值的確定，我們常用___________方法，

答案： “肘”；

29、聚類演算法中___________結合了聚類的凝聚度（Cohesion）和分離度（Separation），用于評估聚類的效果，

答案：輪廓系數法；

30、在聚類演算法中的主成分分析的API: sklearn.decomposition.PCA(n_components=None)，當引數n_components為小數時表示___________，

答案：保留百分之多少的資訊；

小數：保留百分之多少的資訊
整數：減少到多少特征

31、在聚類演算法中的主成分分析的API: sklearn.decomposition.PCA(n_components=None)，當引數n_components為整數時表示___________，

答案：減少到多少特征；

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標籤：AI

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