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欧式距离的特性有（）
A、不受量纲影响的特性
B、尺度缩放不变性
C、旋转不变性
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给出如下数据集：删除 a，b，c，d 哪个点对拟合回归线的影响最大？ A、d B、c C、b D、a
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下图是一个简单的线性回归模型,图中标注了每个样本点预测值与真实值的残差。请计算 SSE A、0.604 B、0.75 C、1.01 D、3.02
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减少数据集维度的技术有？ A、删除数据差异较大的列 B、删除不同数据趋势的列 C、删除缺少值太多的列
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下图中，主成分的最佳数目是多少？ A、10 B、20 C、30 D、无法确定
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Logistic Regression主要用于回归 A、正确 B、错误
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给定三个变量 X，Y，Z。(X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 的 Pearson 相关性系数分别为 C1、C2 和 C3。现在 X 的所有值加 2（即 X+2），Y 的全部值减 2（即 Y-2），Z 保持不变。运算之后的 (X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 相关性系数分别为 D1、D2 和 D3。则D1、D2、D3 和 C1、C2、C3 之间的关系是？ A、D1= C1, D2 C3 B、D1 = C1, D2 > C2, D3 > C3 C、D1 = C1, D2 D、D1 = C1, D2 = C2, D3 = C3
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关于SVM的泛化误差，描述正确的是 A、超平面与支持向量之间距离 B、SVM对未知数据的预测能力 C、SVM的误差阈值
简答题
已知一个数据集在深度为 6 的决策树下，训练精确度为 100% ，那么可以得出的结论是？ A、深度为 4 时将有低偏差和低方差 B、深度为 4 时将有高偏差和低方差 C、A和B
简答题
如下图所示，对同一数据集进行训练，得到 3 个模型。对于这 3 个模型的评估，下列说法正确的是？ A、第一个模型的训练误差最大 B、第三个模型性能最好，因为其训练误差最小 C、第二个模型最稳健，其在测试集上表现应该最好 D、第三个模型过拟合
简答题
我们如何做到将聚类算法应用在监督式学习中？ A、首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法 B、在应用监督式学习之前，不能创建聚类 C、在应用监督式学习算法之前，不能将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征 D、在应用监督式学习算法之前，可以将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征
简答题
逻辑回归与LDA之间的差异是？ A、如果样本量小，并且每个类的特征分布是正常的。在这种情况下，线性判别分析比逻辑回归更稳定。 B、如果类别分离好，逻辑回归的参数估计可能不稳定。
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使用Lasso回归拟合有100个特征值(X1,X2…X100)的数据集后，将其中一个值乘10（将它视作X1），并再次同一模型，那么X1会？ A、很难说 B、X1很可能被模型排除 C、X1很可能被包含在模型内
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一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警、小偷、送餐员、其他，下面哪种学习方法最适合此种应用需求? A、二分类问题 B、多分类问题 C、层次聚类问题 D、回归问题
简答题
关于梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）正确的是？ A、在 GD 中，每一次迭代需要使用整个训练集或子训练集的数据更新一个参数。 B、在 SGD 中，每一次迭代都需要遍历训练集中的所有样本以更新一次参数。 C、在 GD 和 SGD 中，每一次迭代中都是更新一组参数以最小化损失函数。
简答题
已知卷积神经网络输入图像的尺寸为28x28x3，卷积核的大小为3x3x3，卷积核的个数为8，卷积步幅Stride=1，填充值padding=1，则输出的特征图尺寸为是？ A、13 宽、13 高、8 深 B、13 宽、28 高、8 深 C、28 宽、28 高、8 深 D、28 宽、13 高、8 深
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回归预测的目标是离散值，分类预测的目标是连续值。 A、正确 B、错误
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决策树中，父子节点之间熵的大小关系是？ A、两者相等 B、决策树的父节点更大 C、子节点的熵更大 D、根据具体情况而定
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散点图最适合检验连续变量x，y之间的线性关系。 A、正确 B、错误
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精确率、查全率、准确率、F1分数四种指标各有侧重，指标值都是越高越好，最佳值均为1，最差值均为0。 A、正确 B、错误
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在Logistic Regression 中,如果同时加入L1和L2范数,不会产生什么效果() A、以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合 B、能解决维度灾难问题 C、能加快计算速度 D、可以获得更准确的结果
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章节列表
第一章 绪论
11
第二章 分类
11
第三章 聚类
12
第四章 回归
12
期末考试
82
第五章 降维
12
第六章 深度学习及算法实例
12
欧式距离的特性有（） A、不受量纲影响的特性 B、尺度缩放不变性 C、旋转不变性 - 答案解析 | 题目搜索引擎