2.7　习题

1．有一个梅花鹿的数据样本，如表2.10所示。

请指出特征、特征向量、个体和样本容量，并思考“序号”是否属于一个特征，为什么？

2．在2.1.3节中，测试集的 R 方为负数，这意味着什么？

3．是否所有模型的训练都需要风险函数？请举例说明。

4．调整 R 方有什么作用？为什么调整 R 方总小于 R 方？

5．请简要说明最大似然法的基本原理。

6．请简要说明最大后验法的基本原理，并说明最小描述法如何表示最大后验法的。

7．请简述什么是过拟合，导致过拟合的原因有哪些？

8．请根据机器学习的完整流程，重新解决2.5.1节中的例题。

9．在2.5.3节中忽略了数据集的划分。请结合机器学习的完整流程和分类问题的评价指标，重做2.5.3节中的例题。

*10．在2.5.3节中，细心的读者可能会发现， k 的选取会影响预测结果，请思考如何选取 k 值，尝试提出自己的做法。

11．测得一组弹簧的形变 x 与相应的外力 y 数据如表2.11所示。

选择合适的机器学习模型，训练并预测 x =8时，外力的大小（请务必划分数据集）。

12．为了验证某射线的杀菌作用，用固定强度的某射线照射杀菌，设照射时间为 x ，照射后剩余的细菌数为 y ，实验数据如表2.12所示。

请用MATLAB cftool进行非线性回归分析并评价该模型（划分数据集），同时估算细菌的初始数量。

13．有数据如表2.13所示，请利用KNN算法，判断特征为（61,46,61）个体的所属类别。