BAT机器学习面试1000题(556~560题)


556、线性回归的基本假设不包括哪个?

A、随机误差项是一个期望值为0的随机变量

B、对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差

C、随机误差项彼此相关

D、解释变量是确定性变量不是随机变量,与随机误差项之间相互独立

E、随机误差项服从正态分布

正确答案是:C

557、下面哪些对「类型 1(Type-1)」和「类型 2(Type-2)」错误的描述是错误的?

A、类型 1 通常称之为假正类,类型 2 通常称之为假负类

B、类型 2 通常称之为假正类,类型 1 通常称之为假负类

C、类型 1 错误通常在其是正确的情况下拒绝假设而出现

正确答案是: B

解析:

在统计学假设测试中,I 类错误即错误地拒绝了正确的假设即假正类错误,II 类错误通常指错误地接受了错误的假设即假负类错误。

558、给线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成?

A、增加 R-square

B、减少 R-square

正确答案是:A

解析:

答案为(A):在给特征空间添加了一个特征后,不论特征是重要还是不重要,R-square 通常会增加。

R-square定义如下:

2.png


在给特征空间添加了一个特征后,分子会增加一个残差平方项, 分母会增加一个均值差平方项, 前者一般小于后者, 所以不论特征是重要还是不重要,R-square 通常会增加。

559、关于 ARMA 、 AR 、 MA 模型的功率谱,下列说法正确的是( )

A、MA模型是同一个全通滤波器产生的

B、MA模型在极点接近单位圆时,MA谱是一个深谷

C、AR模型在零点接近单位圆时,AR谱是一个尖峰

D、RMA谱既有尖峰又有深谷

正确答案是:D

560、符号集 a 、 b 、 c 、 d ,它们相互独立,相应概率为 1/2 、 1/4 、 1/8/ 、 1/16 ,其中包含信息量最小的符号是( )

A、a

B、b

C、c

D、d

正确答案是:A

解析:

因为消息出现的概率越小,则消息中所包含的信息量就越大。因此选a,同理d信息量最大。
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