BAT机器学习面试1000题(591~595题)

2018 年 11 月 5 日 七月在线实验室

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BAT机器学习面试1000题(591~595题)


591题

以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好?


A、删除缺少值太多的列


B、删除数据差异较大的列


C、删除不同数据趋势的列


D、都不是



点击下方空白区域查看答案

正确答案是:A


解析:

如果列的缺失值太多(例如99%),那么可以删除这些列。




592题

判断:降维算法是减少构建模型所需计算时间的方法之一。


A、真


B、假



点击下方空白区域查看答案

正确答案是:A


解析:

降低数据维数将花费更少的时间来训练模型。




593题

以下哪种算法不能用于降低数据的维数?


A、t-SNE


B、PCA


C、LDA


D、都不是



点击下方空白区域查看答案

正确答案是:D


解析:

所有算法都是降维算法的例子。





594题

判断:PCA可用于在较小维度上投影和可视化数据。


A、真


B、假



点击下方空白区域查看答案

正确答案是:A


解析:

有时绘制较小维数据非常有用,可以使用前两个主要分量,然后使用散点图可视化数据。





595题

最常用的降维算法是PCA,以下哪项是关于PCA的?

1.PCA是一种无监督的方法

2.它搜索数据具有最大差异的方向

3.主成分的最大数量<=特征能数量

4.所有主成分彼此正交


A、2、3和4


B、1、2和3


C、1、2和4


D、以上所有



点击下方空白区域查看答案

正确答案是:D




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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