BAT机器学习面试题及解析(266-270题)
来源:互联网 发布:淘宝代销怎么下单 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 00:30
本系列作为国内首个AI题库,囊括绝大部分机器学习和深度学习的笔试面试题、知识点,可以作为机器学习自测题,也可以当做查漏补缺的资料库。在线题库见官网首页(点击文末“阅读原文”)
以下题目:点击下方空白处可显示答案
266.对于下面三个模型的训练情况, 下面说法正确的是 :
1. 第一张图的训练错误与其余两张图相比,是最大的
2. 最后一张图的训练效果最好,因为训练错误最小
3. 第二张图比第一和第三张图鲁棒性更强,是三个里面表现最好的模型
4. 第三张图相对前两张图过拟合了
5. 三个图表现一样,因为我们还没有测试数据集
A. 1 和 3
B. 1 和 3
C. 1, 3 和 4
D. 5
267.对于线性回归,我们应该有以下哪些假设?
1. 找到利群点很重要, 因为线性回归对利群点很敏感
2. 线性回归要求所有变量必须符合正态分布
3. 线性回归假设数据没有多重线性相关性
A. 1 和 2
B. 2 和 3
C. 1,2 和 3
D. 以上都不是
268.当我们构造线性模型时, 我们注意变量间的相关性. 在相关矩阵中搜索相关系数时, 如果我们发现3对变量的相关系数是(Var1 和Var2, Var2和Var3, Var3和Var1)是-0.98, 0.45, 1.23 . 我们可以得出什么结论:?
1. Var1和Var2是非常相关的
2. 因为Var和Var2是非常相关的, 我们可以去除其中一个
3. Var3和Var1的1.23相关系数是不可能的
A. 1 and 3
B. 1 and 2
C. 1,2 and 3
D. 1
269.如果在一个高度非线性并且复杂的一些变量中“一个树模型可能比一般的回归模型效果更好”是
A. 对的
B. 错的
270.对于维度极低的特征,选择线性还是非线性分类器?
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