BAT机器学习面试1000题(726~730题)


726题

关于Ridge回归,下列哪项正确?

1.lambda为0时,模型作用类似于线性回归模型

2.lambda为0时,模型作用与线性回归模型不相像

3.当lambda趋向无穷,会得到非常小,趋近0的相关系数

4.当lambda趋向无穷,会得到非常大,趋近无穷的相关系数

A、1和3

B、1和4

C、2和3

D、2和4

正确答案是:A

解析:

当lambda为0时我们得到了最小的最小二乘解;当lambda趋近无穷时,会得到非常小、趋近0的相关系数。

727题

下列三张残差图,哪张与其它相比是最糟糕的模型?

1.jpg


提示:

1.所有残差都被标准化

2.这些图是关于预期值和残差的

A、1

B、2

C、3

D、1和2

正确答案是:C

解析:

预期值和残差之间应该没有任何关系,若果有则说明模型未能完美捕获数据信息。

728题

下列哪一种回归方法的相关系数没有闭式解?

A、Ridge回归

B、Lasso回归

C、Ridge回归 and Lasso回归

D、两者都不是

正确答案是: B

解析:

Lasso不允许闭式解,L1-penalty使解为非线性的,所以需要近似解。参考链接获得更多关于闭式解的知识:http://statweb.stanford.edu/~t ... n.pdf

729题

参考如下数据集,移除哪一个黑点将会对回归拟合线(黑虚线所示)产生最大影响

2.jpg


A、a

B、b

C、c

D、d

正确答案是:D

解析:

线性回归对数据中的异常值敏感,虽然C也是给定数据区间内的异常值,但它离回归拟合线很近,所以不会造成太多影响

730题

在简单线性回归模型中(单自变量),如果改变输入变量1单元,输出变量会变化多少?

A、1单元

B、无变化

C、截距值

D、斜率值

正确答案是:D

解析:

简单线性回归公式为Y=a+bx,如果给x增加1,y就变成了a+b(x+1),即y增加了b

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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