BAT机器学习面试1000题（591~595题）

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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

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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

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▼

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

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▼

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

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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
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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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