BAT机器学习面试1000题(641~645题)


641题

所谓几率,是指发生概率和不发生概率的比值。所以,抛掷一枚正常硬币,正面朝上的几率(odds)为多少?

A、0.5

B、1

C、都不是

正确答案是: B

解析:
几率(odds)是事件发生不发生概率的比率,正面朝上概率为1/2和反面朝上的概率都为1/2,所以几率为1。

642题
Logit函数(给定为l(x))是几率函数的对数。域x = [0,1]中logit函数的范围是多少?

A、( - ∞,∞)

B、(0,1)

C、(0,∞)

D、( - ∞,0)

正确答案是:A

解析:
为了与目标相适应,几率函数具有将值从0到1的概率函数变换成值在0和∞之间的等效函数的优点。当我们采用几率函数的自然对数时,我们便能范围是-∞到∞的值。

643题
如果对相同的数据进行逻辑回归,将花费更少的时间,并给出比较相似的精度(也可能不一样),怎么办?(假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题,Logistic回归需要很长时间才能训练。)

A、降低学习率,减少迭代次数

B、降低学习率,增加迭代次数

C、提高学习率,增加迭代次数

D、增加学习率,减少迭代次数

正确答案是:D

解析:
如果在训练时减少迭代次数,就能花费更少的时间获得相同的精度,但需要增加学习率。

644题
以下哪些选项为真?

A、线性回归误差值必须正态分布,但是在Logistic回归的情况下,情况并非如此

B、逻辑回归误差值必须正态分布,但是在线性回归的情况下,情况并非如此

C、线性回归和逻辑回归误差值都必须正态分布

D、线性回归和逻辑回归误差值都不能正态分布

正确答案是:A

解析:
只有A是真的。请参考教程 czep.net/stat/mlelr.pdf

645题
以下哪个图像显示y = 1的代价函数?以下是两类分类问题的逻辑回归(Y轴损失函数和x轴对数概率)的损失函数。

1.jpg


注:Y是目标类

A、A

B、B

C、两者

D、这些都没有

正确答案是:A

解析:
A正确,因为损失函数随着对数概率的增加而减小

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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