线性模型的基本形式有（   ）。

试卷相关题目

• 1下列方法中适合减少数据集中的特征数即降维的有（ ）。

  A.使用前向特征选择方法

  B.使用后向特征排除方法

  C.我们先把所有特征都使用，去训练一个模型，得到测试集上的表现。然后我们去掉一个特征，再去训练，用交叉验证看看测试集上的表现。如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征

  D.查看相关性表，去除相关性最高的一些特征

  E."

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• 2下列关于LDA判别分析思想的描述正确的有（   ）。

  A.同类样例的投影点尽可能近

  B.异类样例的投影点尽可能远

  C.同类样例的投影点尽可能远

  D.异类样例的投影点尽可能近

  E."

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• 3下列关于特征数据归一化的说法正确的有（ ）。

  A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度

  B.特征数据归一化有可能提高模型的精度

  C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况

  D.概率模型不需要做归一化处理

  E."

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• 4在正则化公式中，λ为正则化参数。下列关于λ的描述正确的有（ ）。

  A.若正则化参数λ过大，可能会导致出现欠拟合现象

  B.若λ太大，则梯度下降可能不收敛

  C.取一个合理的λ，可以更好地应用正则化

  D.如果令λ很大的话，为了使CostFunction尽可能的小，所有θ（不包括θ0）都会在一定程度上减小

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• 5特征选择的目的有（  ）。

  A.减少特征数量、降维

  B.使模型泛化能力更强

  C.增强模型拟合能力

  D.减少过拟合。

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• 6常见的回归分析的种类有（   ）。

  A.线性回归

  B.系数回归

  C.逻辑回归

  D.曲线回归

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• 7下列关于相关与线性关系的说法正确的有（ ）。

  A.相关不一定是线性关系，可能是非线性关系

  B.相关一定是线性关系，不可能是非线性关系

  C.相关时若有相关系数为0,说明两个变量之间不存在线性关系，仍可能存在非线性关系

  D.相关系数为0是两个变量独立的必要不充分条件

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• 8可以帮助解决训练集在特征空间中线性不可分的问题的方法有（  ）o

  A.硬间隔

  B.软间隔

  C.核函数

  D.拉格朗日乘子法

  E."

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• 9当构造线性模型时，应注意变量间的相关性。在相关矩阵中搜索相关系数时，如果发现3对变量的相关系数是（Vari和Var2、Var2和Var3、Var3和Vari ）,相关系数 分别是-0.98. 0.45. 1.23,则可以得出的结论有（）。

  A.Var1和Var2是非常相关的

  B.因为Var1和Var2是非常相关的，可以去除其中一个

  C.Var3和Var1的相关系数1.23是不可能的

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• 10许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型基础上通过引入（  ）而得。

  A.层级结构

  B.高维映射

  C.降维

  D.分类

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