BAT机器学习面试题及解析(281-285题)


281.在 k-均值算法中,以下哪个选项可用于获得全局最小?
A. 尝试为不同的质心(centroid)初始化运行算法
B. 调整迭代的次数
C. 找到集群的最佳数量
D. 以上所有
答案(D):所有都可以用来调试以找到全局最小。

282.你正在使用带有 L1 正则化的 logistic 回归做二分类,其中 C 是正则化参数,w1 和 w2 是 x1 和 x2 的系数。当你把 C 值从 0 增加至非常大的值时,下面哪个选项是正确的?
A. 第一个 w2 成了 0,接着 w1 也成了 0
B. 第一个 w1 成了 0,接着 w2 也成了 0
C. w1 和 w2 同时成了 0
D. 即使在 C 成为大值之后,w1 和 w2 都不能成 0
答案(B):通过观察图像我们发现,即使只使用 x2,我们也能高效执行分类。因此一开始 w1 将成 0;当正则化参数不断增加时,w2 也会越来越接近 0。

283.假设你使用 log-loss 函数作为评估标准。下面这些选项,哪些是对作为评估标准的 log-loss 的正确解释。
A.如果一个分类器对不正确的分类很自信,log-loss 会严重的批评它。
B.对一个特别的观察而言,分类器为正确的类别分配非常小的概率,然后对 log-loss 的相应分布会非常大。
C.log-loss 越低,模型越好
D.以上都是
答案为(D)

284.下面哪个选项中哪一项属于确定性算法?
A.PCA
B.K-Means
C. 以上都不是
答案为(A):确定性算法表明在不同运行中,算法输出并不会改变。如果我们再一次运行算法,PCA 会得出相同的结果,而 k-means 不会。

285.特征向量的归一化方法有哪些?
线性函数转换,表达式如下:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
对数函数转换,表达式如下:
y=log10 (x)
反余切函数转换 ,表达式如下:
y=arctan(x)*2/PI
减去均值,除以方差:
y=(x-means)/ variance

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