BAT机器学习面试1000题（621~625题）

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BAT机器学习面试1000题（621~625题）

621题

如果对相同的数据进行逻辑回归，将花费更少的时间，并给出比较相似的精度（也可能不一样），怎么办？假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题，Logistic回归需要很长时间才能训练。

A、降低学习率，减少迭代次数

B、降低学习率，增加迭代次数

C、提高学习率，增加迭代次数

D、增加学习率，减少迭代次数

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▼

正确答案是：D

解析：

答案：D如果在训练时减少迭代次数，就能花费更少的时间获得相同的精度，但需要增加学习率。

622题

Logistic regression（逻辑回归）是一种监督式机器学习算法吗？

A、是

B、否

点击下方空白区域查看答案
▼

正确答案是：A

解析：

当然，Logistic regression是一种监督式学习算法，因为它使用真假标签进行测试。 测试模型时，监督式学习算法应具有输入变量（x）和目标变量（Y）。

623题

Logistic Regression主要用于回归吗？

A、是

B、否

点击下方空白区域查看答案
▼

正确答案是： B

解析：

逻辑回归是一种分类算法，不要因为名称将其混淆。

624题

是否能用神经网络算法设计逻辑回归算法？

A、是

B、否

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▼

正确答案是：A

解析：

是的，神经网络是一种通用逼近器，因此能够实现线性回归算法。

625题

是否可以对三分问题应用逻辑回归算法？

A、是

B、否

点击下方空白区域查看答案
▼

正确答案是：A

解析：

当然可以对三分问题应用逻辑回归，只需在逻辑回归中使用One Vs all方法。

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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