BAT机器学习面试1000题(631~635题)


631题

选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中的哪个选项是真实的。

A、我们需要在n类分类问题中适合n个模型

B我们需要适合n-1个模型来分类为n个类

C、我们需要只适合1个模型来分类为n个类

D、这些都没有

正确答案是:A

解析:

如果存在n个类,那么n个单独的逻辑回归必须与之相适应,其中每个类的概率由剩余类的概率之和确定。

632题

使用以下哪种算法进行变量选择?

A、LASSO

B、Ridge

C、两者

D、都不是

正确答案是:A

解析:

使用Lasso的情况下,我们采用绝对罚函数,在增加Lasso中罚值后,变量的一些系数可能变为零。

633题

以下是两种不同的对数模型,分别为β0和β1。

1.jpg


对于两种对数模型(绿色,黑色)的β0和β1值,下列哪一项是正确的?注: Y =β0+β1* X。其中β0是截距,β1是系数。

A、绿色的β1大于黑色

B、绿色的β1小于黑色

C、两种颜色的β1相同

D、不能说

正确答案是: B

解析:

β0和β1:β0= 0,β1= 1为X1颜色(黑色),β0= 0,β1= -1为X4颜色(绿色)

634题

逻辑回归的以下模型:P(y = 1 | x,w)= g(w0 + w1x)其中g(z)是逻辑函数。在上述等式中,通过改变参数w可以得到的P(y = 1 | x; w)被视为x的函数。

A、(0,inf)

B、(-inf,0)

C、(0,1)

D、(-inf,inf)

正确答案是:C

解析:

对于从-∞到+∞的实数范围内的x的值。逻辑函数将给出(0,1)的输出。

635题

下面是三个散点图(A,B,C,从左到右)和和手绘的逻辑回归决策边界。

2.jpg


上图中哪一个显示了决策边界过度拟合训练数据?

A、A

B、B

C、C

D、这些都没有

正确答案是:C

解析:

由于在图3中,决策边界不平滑,表明其过度拟合数据。

题目来源:七月在线官网(https://www.julyedu.com/)——面试题库——笔试练习——机器学习
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