ML 深度学习测验
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）深度学习知识点，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. 以下哪种算法属于监督学习？
- K-Means
- SVM
- PCA
- DBSCAN
2. 深度学习中的“深度”指的是什么？
- 神经网络的层数
- 数据量的大小
- 计算速度的快慢
- 模型的复杂度
3. 以下哪个框架是专门为深度学习设计的？
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- TensorFlow
4. 反向传播算法主要用于什么？
- 数据清洗
- 特征提取
- 调整神经网络权重
- 模型评估
5. 以下哪种激活函数常用于输出层处理二分类问题？
- ReLU
- Sigmoid
- Tanh
- Leaky ReLU
6. 机器学习中“过拟合”是指什么？
- 模型在训练集上表现过好，泛化能力差
- 模型在训练集和测试集上表现都很差
- 模型训练时间过长
- 模型参数过多
7. 以下哪个是常见的损失函数？
- 欧氏距离
- 曼哈顿距离
- 余弦相似度
- 交叉熵损失
8. 卷积神经网络（CNN）主要用于处理什么类型的数据？
- 文本数据
- 时间序列数据
- 图像数据
- 音频数据
9. 以下哪种优化算法常用于深度学习？
- KNN
- Adam
- 决策树
- 随机森林
10. 机器学习中的“特征工程”是指什么？
- 对原始数据进行处理和转换
- 选择最优的模型
- 调整超参数
- 评估模型性能
11. 以下哪个是常见的无监督学习算法？
- 逻辑回归
- 支持向量机
- 线性回归
- K-Means
12. 循环神经网络（RNN）主要用于处理什么类型的数据？
- 图像数据
- 表格数据
- 序列数据
- 图数据