BAT机器学习面试1000题(721~725题)

2018 年 12 月 18 日 七月在线实验室


BAT机器学习面试1000题(721~725题)


721题

可以根据平均值和中位数计算斜率吗?


A、可以


B、不可以




点击下方空白区域查看答案

正确答案是: B


解析:

斜率不是直接和平均值中位数相关的




722题

假设你有n个有两个连续变量的数据集(y是因变量,x是自变量)下表给出了这些数据集的信息总结:

这些数据集都是一致的吗?


A、是


B、不是


C、无法确定



点击下方空白区域查看答案

正确答案是:C


解析:

为了回答这个问题,你需要了解Anscombe的四幅图,请参考链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe's_quartet




723题

观测值是如何影响过拟合的?

提示:余下所有参数都一致


1.观测更少更易过拟合


2.观测更少更不易过拟合


3.观测更多更易过拟合 


4.观测更多更不易过拟合


A、1和4


B、2和4


C、1和3


D、都不正确



点击下方空白区域查看答案

正确答案是:A


解析:

特别地,当观测值太少,规模太小,模型很容易过拟合。因为我们只有很少的点,当提升模型复杂度(比如多项式拟合)时,就会很容易覆盖所有观测值点。另一方面,如果有很多很多观测值,哪怕模型很复杂,也很难过拟合。





724题

假设用一个复杂回归模型拟合一个数据集,使用带固定参数lambda的Ridge回归来减小它的复杂度,下列哪项描述了偏差和方差与lambda的关系?


A、对于非常大的lambda,偏差很小,方差很小


B、对于非常大的lambda,偏差很小,方差很大


C、对于非常大的lambda,偏差很大,方差很小


D、对于非常大的lambda,偏差很大,方差很大



点击下方空白区域查看答案

正确答案是:C


解析:

Lambda很大表示模型没有那么复杂,这种情况下偏差大,方差小



725题

假设用一个复杂回归模型拟合一个数据集,使用带固定参数lambda的Ridge回归来减小它的复杂度,下列哪项描述了偏差和方差与lambda的关系?


A、对于非常小的lambda,偏差很小,方差很小


B、对于非常小的lambda,偏差很小,方差很大


C、对于非常小的lambda,偏差很大,方差很小


D、对于非常小的lambda,偏差很大,方差很大



点击下方空白区域查看答案

正确答案是: B


解析:

Lambda很小表示模型复杂,这种情况下偏差小,方差大,模型会过拟合数据




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


今日学习推荐

无人驾驶实战班

火热报名中

2019年2月23日开课

首次全面公开L4级别的全自动驾驶技术
从零搭建L4级自动驾驶系统
BAT一线讲师  核心算法讲解   八大实战项目



有意的亲们可以行动起来喽 

两人及两人以上组团立减100元


咨询/报名/组团可添加微信客服

julyedukefu_02

👇

长按识别二维码


如果不想错过喜欢的内容

可以顺手打个"星标”哦


操作只需要四步

简单快捷,马上学起来



 更多资讯

 请戳一戳

往期推荐

国内首个!无人驾驶车在武汉商业运营(文末送无人驾驶畅销书)

一位95后程序员的分享:如何拿下年薪45万的offer?

斯坦福全球AI报告:人才需求两年暴增35倍,中国机器人部署量涨500%

【1212程序员学习节】免费送京东购物卡、价值3650元的VIP年会员、畅销书籍、热门课程等超级福利

Tensorflow实战:端到端简单粗暴识别验证码(反爬利器)

拼团,咨询,查看课程,请点击 “ 阅读原文 

↓↓↓ 
登录查看更多
11

相关内容

过拟合,在AI领域多指机器学习得到模型太过复杂,导致在训练集上表现很好,然而在测试集上却不尽人意。过拟合(over-fitting)也称为过学习,它的直观表现是算法在训练集上表现好,但在测试集上表现不好,泛化性能差。过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差,在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。
【2020新书】监督机器学习,156页pdf,剑桥大学出版社
专知会员服务
151+阅读 · 2020年6月27日
【伯克利】再思考 Transformer中的Batch Normalization
专知会员服务
40+阅读 · 2020年3月21日
【经典书】精通机器学习特征工程,中文版,178页pdf
专知会员服务
354+阅读 · 2020年2月15日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
164+阅读 · 2019年12月2日
今日面试题分享:简单介绍下LR
七月在线实验室
7+阅读 · 2019年2月20日
BAT机器学习面试1000题(716~720题)
七月在线实验室
19+阅读 · 2018年12月17日
BAT机器学习面试题1000题(376~380题)
七月在线实验室
9+阅读 · 2018年8月27日
深度学习面试100题(第81-85题)
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年8月6日
深度学习面试100题(第76-80题)
七月在线实验室
6+阅读 · 2018年8月3日
BAT机器学习面试题1000题(316~320题)
七月在线实验室
14+阅读 · 2018年1月18日
BAT机器学习面试题及解析(266-270题)
七月在线实验室
6+阅读 · 2017年12月13日
BAT题库 | 机器学习面试1000题系列(第196~200题)
七月在线实验室
17+阅读 · 2017年11月16日
BAT题库 | 机器学习面试1000题系列(第191~195题)
七月在线实验室
6+阅读 · 2017年11月15日
BAT机器学习面试1000题系列(第36~40题)
七月在线实验室
8+阅读 · 2017年10月3日
Neural Arithmetic Logic Units
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月1日
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月24日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月24日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月23日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关资讯
今日面试题分享:简单介绍下LR
七月在线实验室
7+阅读 · 2019年2月20日
BAT机器学习面试1000题(716~720题)
七月在线实验室
19+阅读 · 2018年12月17日
BAT机器学习面试题1000题(376~380题)
七月在线实验室
9+阅读 · 2018年8月27日
深度学习面试100题(第81-85题)
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年8月6日
深度学习面试100题(第76-80题)
七月在线实验室
6+阅读 · 2018年8月3日
BAT机器学习面试题1000题(316~320题)
七月在线实验室
14+阅读 · 2018年1月18日
BAT机器学习面试题及解析(266-270题)
七月在线实验室
6+阅读 · 2017年12月13日
BAT题库 | 机器学习面试1000题系列(第196~200题)
七月在线实验室
17+阅读 · 2017年11月16日
BAT题库 | 机器学习面试1000题系列(第191~195题)
七月在线实验室
6+阅读 · 2017年11月15日
BAT机器学习面试1000题系列(第36~40题)
七月在线实验室
8+阅读 · 2017年10月3日
相关论文
Neural Arithmetic Logic Units
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月1日
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月24日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月24日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月23日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员