BAT机器学习面试1000题（736~740题）

BAT机器学习面试1000题（736~740题）

736题

假设有如下一组输入并输出一个实数的数据，则线性回归（Y = bX+c）的留一法交叉验证均方差为？

A、10/27

B、20/27

C、50/27

D、49/27

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正确答案是：D

解析：

我们需要计算每个交叉验证点的残差，拟合后得到两点连线和一点用于交叉验证。

留一法交叉验证均方差为(2^2 +(2/3)^2 +1^2) /3 = 49/27。

737题

下列哪一项关于极大似然估计（MLE）的说法是正确的？

1.MLE并不总是存在

2.MLE一直存在 

3.如果MLE存在，它可能不特异 

4.如果MLE存在，它一定是特异的

A、1 and 4

B、2 and 3

C、1 and 3

D、2 and 4

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正确答案是：C

解析：

答案：CMLE可能不是一个转折点，即它可能不是一个似然函数的一阶导数消失的点。MLE可能并不特异

738题

假设线性回归模型完美拟合训练数据（即训练误差为零），则下列哪项是正确的？

A、测试误差一定为零

B、测试误差一定不为零

C、以上都不对

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正确答案是：C

解析：

答案：C如果测试数据无干扰，则测试误差可能为零。换言之，如果测试数据是训练数据的典型代表，测试误差即为零，但这种情况并不总是出现。

739题

在线性回归问题中，我们用R方“R-squared”来衡量拟合的好坏。在线性回归模型中增加特征值并再训练同一模型。下列哪一项是正确的？

A、如果R方上升，则该变量是显著的

B、如果R方下降，则该变量不显著

C、单单R方不能反映变量重要性，不能就此得出正确结论

D、都不正确

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正确答案是：C

解析：

答案：C单单R方不能表示变量显著性，因为每次加入一个特征值，R方都会上升或维持不变。但在“调整R方”的情况下这也有误（如果特征值显著的话，调整R方会上升）。

740题

下列关于回归分析中的残差表述正确的是：

A、残差的平均值总为零

B、残差的平均值总小于零

C、残差的平均值总大于零

D、残差没有此类规律

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正确答案是：C

解析：

答案：C残差总是为正的，BD不正确.因此回归的残差之和一般情况总是大于为零，故而平均值也大于零。因为模型很少情况下做到完全拟合，A不正确。

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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