BAT機器學習面試1000題（536~540題）
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BAT機器學習面試1000題（536~540題）
536題
下面的交叉驗證方法
i. 有放回的Bootstrap方法
ii. 留一個測試樣本的交叉驗證
iii. 5折交叉驗證
iv. 重複兩次的5折教程驗證當樣本是1000時，下面執行時間的順序，正確的是
A、i > ii > iii > iv
B、ii > iv > iii > i
C、iv > i > ii > iii
D、ii > iii > iv > i
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正確答案是： B
解析：
答案: B
Boostrap方法是傳統地隨機抽樣，驗證一次的驗證方法，只需要訓練1次模型，所以時間最少。留一個測試樣本的交叉驗證，需要n次訓練過程（n是樣本個數），這裡，要訓練1000個模型。
5折交叉驗證需要訓練5個模型。
重複2次的5折交叉驗證，需要訓練10個模型。
所以B是正確的
537題
變數選擇是用來選擇最好的判別器子集， 如果要考慮模型效率，我們應該做哪些變數選擇的考慮？
1.多個變數其實有相同的用處
2. 變數對於模型的解釋有多大作用
3. 特徵攜帶的信息
4. 交叉驗證
A、1 和 4
B、1, 2 和 3
C、1,3 和 4
D/
以上所有
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正確答案是：C
解析：
答案: C注意， 這題的題眼是考慮模型效率，所以不要考慮選項2.
538題
對於線性回歸模型，包括附加變數在內，以下的可能正確的是 :
1.R-Squared 和 Adjusted R-squared都是遞增的
2. R-Squared 是常量的，Adjusted R-squared是遞增的
3. R-Squared 是遞減的， Adjusted R-squared 也是遞減的
4. R-Squared 是遞減的， Adjusted R-squared是遞增的
A、1 和 2
B、1 和 3
C、2 和 4
D、以上都不是
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正確答案是：D
解析：
答案: DR-squared不能決定係數估計和預測偏差，這就是為什麼我們要估計殘差圖。但是，R-squared有R-squared 和 predicted R-squared 所沒有的問題。每次你為模型加入預測器，R-squared遞增或不變.
539題
對於下面三個模型的訓練情況， 下面說法正確的是:
1.第一張圖的訓練錯誤與其餘兩張圖相比，是最大的
2. 最後一張圖的訓練效果最好，因為訓練錯誤最小
3. 第二張圖比第一和第三張圖魯棒性更強，是三個裡面表現最好的模型
4. 第三張圖相對前兩張圖過擬合了
5. 三個圖表現一樣，因為我們還沒有測試數據集
A、1 和 3
B、1 和 3
C、1, 3 和 4
D、5
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正確答案是：C
解析：
答案: C最後一張過擬合, 訓練錯誤最小, 第一張相反, 訓練錯誤就是最大了. 所以1是對的;僅僅訓練錯誤最小往往說明過擬合, 所以2錯, 4對;第二張圖平衡了擬合和過擬合, 所以3對;
540題
對於線性回歸，我們應該有以下哪些假設？
1.找到離群點很重要, 因為線性回歸對離群點很敏感
2.線性回歸要求所有變數必須符合正態分布
3. 線性回歸假設數據沒有多重線性相關性
A、1 和 2
B、2 和 3
C、1,2 和 3
D、以上都不是
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正確答案是：D
解析：
答案: D
第1個假設, 離群點要著重考慮, 第一點是對的
第2個假設, 正態分布不是必須的. 當然, 如果是正態分布, 訓練效果會更好
第
3個假設, 有少量的多重線性相關性也是可以的, 但是我們要盡量避免
題目來源
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