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ML 核心机器学习测验 ML 数学基础测验
机器学习（ML）测验题
通过对机器学习教程系统地学习，相信你已全面掌握机器学习（ML）数学基础知识点，为了巩固所学的内容，我们准备了一个小测验。
通过这个测验，您可以检验自己对机器学习（ML）的掌握程度，发现可能需要进一步巩固的地方。
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1. 以下哪个是用于计算概率的数学分支？
- 线性代数
- 概率论
- 微积分
- 拓扑学
2. 矩阵乘法中，若A是m×n矩阵，B是n×p矩阵，结果矩阵的维度是多少？
- m×n
- n×p
- m×p
- p×m
3. 以下哪个函数常用于逻辑回归的激活函数？
- ReLU
- Tanh
- Sigmoid
- Softmax
4. 梯度下降算法的目的是什么？
- 最小化损失函数
- 最大化准确率
- 计算特征值
- 优化矩阵乘法
5. 以下哪个是用于衡量分类模型性能的指标？
- 均方误差
- 欧氏距离
- 余弦相似度
- F1分数
6. 主成分分析（PCA）主要用于什么目的？
- 分类
- 降维
- 聚类
- 回归
7. 以下哪个算法是基于距离的聚类方法？
- 决策树
- 支持向量机
- K均值
- 随机森林
8. 交叉熵损失通常用于哪种任务？
- 分类
- 回归
- 聚类
- 降维
9. 以下哪个是正则化方法？
- 梯度下降
- 批量归一化
- 特征缩放
- L2正则化
10. 支持向量机（SVM）的核心思想是什么？
- 最小化误差
- 最大化间隔
- 优化特征选择
- 降低计算复杂度
11. 以下哪个是监督学习算法？
- K均值
- PCA
- 线性回归
- DBSCAN
12. 神经网络中的反向传播算法用于什么？
- 更新权重
- 初始化参数
- 选择激活函数
- 计算特征值