【零基础学AI】第 2 章课后练习与答案

第 2 章课后练习与答案

下面是一组为教学而构造的虚构邮件数据。它只用来理解特征、标签、训练和推理,不能作为真实垃圾邮件过滤规则。

建议先做完前四部分,再查看答案。

🌈 关于《AI 零基础 36 讲》课后训练

📚 与正式讲解配套学习

本篇是《AI 零基础 36 讲》的配套课后训练,与对应章节的正式讲解一起使用。整个系列面向初学者,从日常 AI

使用逐步进入编程、模型训练和大模型应用开发。

✍️ 先独立作答,再核对答案

训练围绕本章知识安排概念判断、结果分析或动手任务,并提供参考答案与解释。建议先读完对应的正式文章,再独立作答;遇到困难时回看相关例子,最后核对答案。

💻 代码题请亲手运行

观察程序输出,确认自己能解释结果、发现错误并完成修复。做完一道题,也要弄清答案为什么成立。

训练数据

编号 发件人是否在联系人中 链接数量 是否出现催促用语 是否索要密码或验证码 标签
1 是 0 否 否 正常邮件
2 否 3 是 否 垃圾邮件
3 否 1 是 是 垃圾邮件
4 是 1 否 否 正常邮件
5 否 0 否 否 正常邮件
6 否 4 否 否 垃圾邮件
7 是 2 是 否 正常邮件
8 否 1 否 是 垃圾邮件

第一部分 找出特征和标签

回答下面三个问题。

  1. 每一行代表什么。
  2. 哪四列是特征。
  3. 模型希望预测的标签是什么。

第二部分 写下自己的分类办法

观察八封训练邮件,写一个你认为可行的分类办法。可以参考下面的形式,也可以自己改。

text 复制代码
如果邮件索要密码或验证码,预测为垃圾邮件。
如果发件人不在联系人中并且链接较多,预测为垃圾邮件。
其他情况预测为正常邮件。

这只是人工写下的规则。机器学习模型通常会计算各项特征对预测概率的影响,不一定生成同样的条件句。

第三部分 给新邮件做预测

不要查看参考标签。先根据训练数据和自己的办法填写最后一列。

新邮件 发件人是否在联系人中 链接数量 是否出现催促用语 是否索要密码或验证码 你的预测
A 否 2 是 否 待填写
B 是 0 否 否 待填写
C 否 0 否 否 待填写
D 是 1 是 是 待填写

第四部分 检查陌生样本

教学数据为四封新邮件设置了下面的参考标签。

新邮件 参考标签 补充信息
A 垃圾邮件 陌生发件人发送带两个跳转链接的限时促销
B 正常邮件 联系人发送的课程资料
C 垃圾邮件 邮件没有链接,要求收件人拨打可疑号码
D 正常邮件 联系人发送的账户安全提醒

比较你的预测和参考标签,再回答下面三个问题。

  1. 哪封邮件最容易判断错。
  2. 现有特征遗漏了什么线索。
  3. 哪条人工规则需要修改。

第五部分 给训练数据补一个例子

把邮件 D 加入训练数据。它来自联系人,出现催促用语,也提醒用户检查账户安全,但没有在邮件正文中要求提交密码或验证码。

重新观察数据后,判断"只要语气催促就是垃圾邮件"这条规则是否还可靠。再想一想,真实系统若只统计催促词,会把哪些正常邮件误判。

参考答案

第一部分答案

每一行代表一封已经确认类别的历史邮件。发件人是否在联系人中、链接数量、是否出现催促用语、是否索要密码或验证码是四项特征。标签是"正常邮件"或"垃圾邮件"。

第三部分参考预测

按照训练数据里较明显的规律,A 可以预测为垃圾邮件,B 可以预测为正常邮件。C 很可能被简单规则预测为正常邮件,D 很可能被"索要密码或验证码"这项特征预测为垃圾邮件。

第四部分答案

C 和 D 最能暴露现有特征的不足。

C 没有链接,也没有直接索要密码或验证码,现有特征没有记录电话号码、正文语义和发件域名。模型缺少这些信息,容易把它判成正常邮件。

D 来自联系人,邮件本身是正常的安全提醒。表格把"安全提醒"和"在邮件中索要敏感信息"压成了过于简单的字段,可能导致误判。更好的数据要把实际动作和上下文记录得更清楚。

第五部分答案

"只要语气催促就是垃圾邮件"不可靠。缴费提醒、考试通知、账户安全警告和工作安排都可能带有时间要求。催促用语可以作为一条线索,不能单独承担最终判断。

自我检查

完成后,试着不用看正文回答下面五个问题。

  • 样本、特征和标签分别是什么
  • 训练阶段为什么需要标签
  • 评估数据为什么不能提前参加训练
  • 推理阶段通常能看到哪些信息
  • 数据缺少一类场景时可能发生什么

五个问题能够说清楚,并能指出 C 或 D 判断困难的原因,就可以进入第 3 章。

相关推荐
罗西的思考1 小时前
AI 时代的 “房谋杜断”:如何培养能力、品味与判断力
人工智能·算法·机器学习
字节跳动视频云技术团队1 小时前
720P 直升 8K,解密 2026 抖音美好奇妙夜巨幕超分黑科技
人工智能·音视频开发
打工仔折腾 AI2 小时前
在 Ubuntu ARM64 部署 Q1 V3.0 MuJoCo 模型:加载、单步推理与执行器响应解析
linux·运维·人工智能·python·深度学习·ubuntu·性能优化
逐米时代2 小时前
从试点验证到协同深化:制造业AI转型三年路线图设计方法
人工智能
GlobalInfo2 小时前
全球及中国风电叶片检测机器人行业研究报告(2026版):市场现状、行业前景与占有率分析
运维·网络·人工智能·机器人
stormzhangV3 小时前
AI 越强,失业越严重
人工智能·aigc
夏文强3 小时前
Rerank 与混合检索:怎么让 RAG 从「能用」变成「好用」
人工智能·大模型·向量数据库·rag·检索增强生成
救救孩子把3 小时前
AI面试八股文-23_23-Agent可观测性与生产监控面试题
人工智能·面试·职场和发展·agent·langsmith·langfuase
IT_陈寒3 小时前
Java静态变量初始化坑得我头皮发麻
前端·人工智能·后端
知行产研4 小时前
白马山领跑、南山矿扩编 31 台,安徽露天矿无人驾驶进入规模化阶段
人工智能