BAT机器学习面试1000题（726~730题）

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

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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？

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

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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

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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/~tibs/sta305files/Rudyregularization.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

A、a

B、b

C、c

D、d

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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

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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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