BAT机器学习面试1000题（536~540题）

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BAT机器学习面试1000题（536~540题）

536题

下面的交叉验证方法

i. 有放回的Bootstrap方法 

ii. 留一个测试样本的交叉验证 

iii. 5折交叉验证 

iv. 重复两次的5折教程验证当样本是1000时，下面执行时间的顺序，正确的是

A、i > ii > iii > iv

B、ii > iv > iii > i

C、iv > i > ii > iii

D、ii > iii > iv > i

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正确答案是： B

解析：

答案: B 

Boostrap方法是传统地随机抽样，验证一次的验证方法，只需要训练1次模型，所以时间最少。留一个测试样本的交叉验证，需要n次训练过程（n是样本个数），这里，要训练1000个模型。 

5折交叉验证需要训练5个模型。 

重复2次的5折交叉验证，需要训练10个模型。 

所以B是正确的

537题

变量选择是用来选择最好的判别器子集， 如果要考虑模型效率，我们应该做哪些变量选择的考虑？

1.多个变量其实有相同的用处

2. 变量对于模型的解释有多大作用

3. 特征携带的信息 

4. 交叉验证

A、1 和 4

B、1, 2 和 3

C、1,3 和 4

D/以上所有

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正确答案是：C

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答案: C注意， 这题的题眼是考虑模型效率，所以不要考虑选项2.

538题

对于线性回归模型，包括附加变量在内，以下的可能正确的是 :

1.R-Squared 和 Adjusted R-squared都是递增的 

2. R-Squared 是常量的，Adjusted R-squared是递增的 

3. R-Squared 是递减的， Adjusted R-squared 也是递减的 

4. R-Squared 是递减的， Adjusted R-squared是递增的

A、1 和 2

B、1 和 3

C、2 和 4

D、以上都不是

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正确答案是：D

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答案: DR-squared不能决定系数估计和预测偏差，这就是为什么我们要估计残差图。但是，R-squared有R-squared 和 predicted R-squared 所没有的问题。每次你为模型加入预测器，R-squared递增或不变.

539题

对于下面三个模型的训练情况， 下面说法正确的是:

1.第一张图的训练错误与其余两张图相比，是最大的

2. 最后一张图的训练效果最好，因为训练错误最小

3. 第二张图比第一和第三张图鲁棒性更强，是三个里面表现最好的模型 

4. 第三张图相对前两张图过拟合了 

5. 三个图表现一样，因为我们还没有测试数据集

A、1 和 3

B、1 和 3

C、1, 3 和 4

D、5

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正确答案是：C

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答案: C最后一张过拟合, 训练错误最小, 第一张相反, 训练错误就是最大了. 所以1是对的;仅仅训练错误最小往往说明过拟合, 所以2错, 4对;第二张图平衡了拟合和过拟合, 所以3对;

540题

对于线性回归，我们应该有以下哪些假设？

1.找到离群点很重要, 因为线性回归对离群点很敏感

2.线性回归要求所有变量必须符合正态分布

3. 线性回归假设数据没有多重线性相关性

A、1 和 2

B、2 和 3

C、1,2 和 3

D、以上都不是

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正确答案是：D

解析：

答案: D 

第1个假设, 离群点要着重考虑, 第一点是对的 

第2个假设, 正态分布不是必须的. 当然, 如果是正态分布, 训练效果会更好 

第3个假设, 有少量的多重线性相关性也是可以的, 但是我们要尽量避免

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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