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          機器學習考試題.docx

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          機器學習考試題 1.如果使用線性回歸模型,下列說法正確的是?() A.檢查異常值是很重要的,因為線性回歸對離群效應很敏感 B.線性回歸分析要求所有變量特征都必須具有正態分布 C.線性回歸假設數據中基本沒有多重共線性 D.以上說法都不對 2.以下屬于無監督學習算法的選項是() a.KNN B.邏輯回歸 C.SVM d.KMEANS 3.下列哪種方法常用來預測連續獨立變量?() A.knn B.邏輯回顧 C.線性回歸 D.以上都不對 4.以下關于邏輯回歸和svm描述錯誤的是() A.邏輯回歸是通過sign函數來進行分類的,類別為{+1,-1} B.都是分類算法 C.都是有監督學習的算法 D.在解決非線性分類問題時,svm 采用核函數 5.以下關于線性回歸,說法正確的是() A.數據量較小容易造成過擬合 B.數據量較小容易造成欠擬合 c.如果假設空間較小,容易發生過擬合 D.以上說法全正確 6.以下選項中屬于f1指標描述正確的選項是() A.預測正確的真正例/全部真正例 b.預測正確的真正例/被預測為真正例的所有樣本數 C.預測正確的正負樣本數/樣本總數 D.精確率和召回率的調和平均值 7.以下哪一個選項不屬于降維的作用?() a.提高 數據的可信程度 B.降維可以在壓縮數據的同時讓信息損失最小化 C.提高訓練速率 d.降維可以緩解維度災難問題 8.假設y與x之間是線性關系,x 是連續變量,我們用哪種圖形可以最直觀體現y與x的關系() A.散點圖 B.柱形圖 C .直方圖 d.以下都不對 9.下面關于梯度下降(GD)和隨機梯度下降(SGD)的描述是正確的?() A.在GD中,每一次迭代需要使用整個訓練集的數據更新一個參數 B.在SGD中,每一次迭代都需要遍歷訓練集中的所有樣本以更新一次參數 c.在GD和SGD中,每一次迭代中都是更新一組參數以最小化損失函數 d.以下說法全正確 10.在分類算法中,以下哪些選項可以進行模型評價?() A.精度 b.準確率 c.召回率 D.以下說法全正確 11.以下是目標變量在訓練集上的8個實際值【1,0,0,1,1,1,1,0】,目標變量的熵是多少?() A.5/8log(3/8)-3/8log(5/8) B.5/8log(5/8)+3/8log(3/8) C.3/8log(5/8)+5/8log(3/8) D.-(5/8log(5/8)+3/8log(3/8)) 12 多選題: 13.下面哪個選項中哪一項屬于確定性算法(即每次執行算法得到的結果都一致)?() a.k-means b.pca c.線性回歸 d.以上說法全正確 14.在機器學習中,模型效果不好的時候,如何調試學習算法模型?() A.提升算法 b.模型參數的調節 C.特征工程 D.獲取更多的數據量 15.以下說法正確的是?() A.數據標準化是將數據集轉化為服從標準正態分布的數據 B.數據歸一化是將每個樣本的向量轉化為單位向量 c.區間縮放法是對于分布較大的數據集,通過等比縮放的方法縮放到(0,1) D.以下說法全部錯誤 16.以下哪些選項屬于距離測量方式?() A.曼哈頓距離 B.歐式距離 c.余弦相似度 d.馬爾可夫鏈 17.以下哪些方法屬于交叉驗證方法?() a. 留出法 B.K折交叉驗證 C.隨機法 d.留一法 18.常用的機器學習工具有哪些?() a.pandas b.scikit_learn c.matplotl b D.numpy 19.以下哪些選項可以避免過擬合問題?() A.重采樣bootstrap B.L1,L2正則化 c.決策樹的剪枝操作 D.交叉驗證 20.變量選擇是用來選擇最好的判別器子集,如果要考慮模型效率,我們應該做哪些變量選擇的考慮?() A.多個變量是否有相同的功能 B.模型是否有解釋性 C.特征是否攜帶有效信息 D.交叉驗證 21.以下屬于特征選擇目標的選項是( ) A.離散程度高、 B.特征數量多 C.目標的相關性強 D.特征之間無關聯 22.下列關于似然估計(MLE),說法正確的是() A.圖像去噪MLE可能不存在 B.MLE總是存在 c.如果MLE存在,那么它的解可能不是唯一的 d.如果MLE存在,那么它的解一定是唯一的 23.以下關于欠擬合的說法錯誤的是() A.欠擬合的原因可能是模型復雜度低或者數據集太小 B.如果模型在測試集中效果不好代表模型欠擬合 C.增大數據可以有效的解決欠擬合 d.以上說法全部錯誤 24.經過觀測樣本數據的Y是X的3階多項式,下列說法正確的是() A.簡單的線性回歸容易造成高偏差(bias),低方差(variance) b.簡單的線性回歸容易造成

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