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测试试卷||模式识别与人工智能考题库||||

1. 多项选择题(10X10 )

  1. 1.

    标准差与方差的关系是(    )(多选)
    A. 标准差是方差的算术平方根
    B. 标准差可以反映离散程度,也可以反映出样本的量纲
    C. 方差只能反映离散程度
    D. 标准差的平方是方差







  2. 2.

    小明参加某公司的大数据竞赛,他的成绩在大赛排行榜上原本居于前二十,后来他保持特征不变,对原来的模型做了1天的调参,将自己的模型在自己本地测试集上的准确率提升了5%,然后他信心满满地将新模型的预测结果更新到了大赛官网上,结果懊恼地发现自己的新模型在大赛官方的测试集上准确率反而下降了。对此,他的朋友们展开了讨论,哪些说法是正确的?(    )(多选)
    A. 小芳:从机器学习理论的角度,这样的情况不应该发生,快去找大赛组委会反应
    B. 小刚:你这个有可能是由于过拟合导致的
    C. 小月:早就和你说过了,乖乖使用默认的参数就好了,调参是不可能有收益的
    D. 小平:你可以考虑一下,使用交叉验证来验证一下是否发生了过拟合







  3. 3.

    在机器学习中,下列关于极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE),说法正确的是(多选)?
    A. MLE 可能并不存在
    B. MLE 总是存在
    C. 如果 MLE 存在,那么它的解可能不是唯一的
    D. 如果 MLE 存在,那么它的解一定是唯一的







  4. 4.

    在机器学习中,下列哪些算法属于最优解算法(    )(多选)
    A. 解析解
    B. 最小二乘法
    C. 梯度下降法
    D. 最大似然估计







  5. 5.

    以下描述中,对机器学习中梯度的解释正确的是(    )(多选)
    A. 梯度是一个向量,有方向有大小
    B. 求梯度就是对梯度向量的各个元素求偏导
    C. 梯度只有大小没有方向
    D. 梯度只有方向没有大小







  6. 6.

    在机器学习中,假如我们利用 Y 是 X 的 3 阶多项式产生一些数据(3 阶多项式能很好地拟合数据)。那么,下列说法正确的是(多选)?
    A. 简单的线性回归容易造成高偏差(bias)、低方差(variance)
    B. 简单的线性回归容易造成低偏差(bias)、高方差(variance)
    C. 3 阶多项式拟合会造成低偏差(bias)、高方差(variance)
    D. 3 阶多项式拟合具备低偏差(bias)、低方差(variance)







  7. 7.

    在机器学习中,下列哪些假设是我们推导线性回归参数时遵循的(多选)?
    A. X 与 Y 有线性关系(多项式关系)
    B. 模型误差在统计学上是独立的
    C. 误差一般服从 0 均值和固定标准差的正态分布
    D. X 是非随机且测量没有误差的







  8. 8.

    在机器学习中,关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是(    )(多选)
    A. L2范数可以防止过拟合,提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点
    B. L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。
    C. L2正则化有个名称叫“Lasso regularization”
    D. L1范数会使权值稀疏







  9. 9.

    在机器学习中,关于误差ε的说法正确的是(    )(多选)
    A. 误差可以看做随机比变量
    B. 误差的概率分布符合正态分布
    C. 误差的概率分布符合均匀分布
    D. 如果模型设计优良,误差可以避免
    E. 误差不可以避免,因为采集的信息不够完备
    F. 误差等于y真实值与y预测值的差值







  10. 10.

    在机器学习中,解析解的缺点是(    )(多选)
    A. 随着样本和特征数量的增加,计算量呈爆炸式增长
    B. 计算过程占用非常巨大的空间
    C. 有些样本的特征矩阵不能求逆,到值无法求解
    D. 不能求出全局最优解









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