BAT机器学习面试1000题（581~585题）

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BAT机器学习面试1000题（581~585题）

581题

假定你使用SVM学习数据X，数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数，多项式阶数为2，使用松弛变量C作为超参之一。如果使用较小的C（C趋于0），则：

A、误分类

B、正确分类

C、不确定

D、以上均不正确

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正确答案是：A

解析：

分类器会最大化大多数点之间的间隔，少数点会误分类，因为惩罚太小了。

582题

下面哪个属于SVM应用

A、文本和超文本分类

B、图像分类

C、新文章聚类

D、以上均是

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正确答案是：D

解析：

SVM广泛应用于实际问题中，包括回归，聚类，手写数字识别等。

583题

假设你训练SVM后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时，应该考虑：

A、增加训练数据

B、减少训练数据

C、计算更多变量

D、减少特征

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正确答案是：C

解析：

由于是欠拟合，最好的选择是创造更多特征带入模型训练。

584题

假设你训练SVM后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。假如你想修改SVM的参数，同样达到模型不会欠拟合的效果，应该怎么做？

A、增大参数C

B、减小参数C

C、改变C并不起作用

D、以上均不正确

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正确答案是：A

解析：

增大参数C会得到正则化模型

585题

SVM中使用高斯核函数之前通常会进行特征归一化，以下关于特征归一化描述不正确的是？

A、经过特征正则化得到的新特征优于旧特征

B、特征归一化无法处理类别变量

C、SVM中使用高斯核函数时，特征归一化总是有用的

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正确答案是：C

解析：

非万能。

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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