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[主观题]

关于主成分分析PCA说法正确的是:()

A我们必须在使用PCA前规范化数据

B我们应该选择使得模型有最大variance的主成分

C我们应该选择使得模型有最小variance的主成分

D我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化

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更多“关于主成分分析PCA说法正确的是:()”相关的问题

第1题

当我们构造线性模型时,我们注意变量间的相关性.在相关矩阵中搜索相关系数时,如果我们发现3对变量的相关系数是(Var1和Var2,Var2和Var3,Var3和Var1)是-0.98,0.45,1.23.我们可以得出什么结论:( )

A.Var1和Var2是非常相关的

B.因为Var和Var2是非常相关的,我们可以去除其中一个

C.Var3和Var1的1.23相关系数是不可能的

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第2题

在有监督学习中,我们如何使用聚类方法?:( )

A.我们可以先创建聚类类别,然后在每个类别上用监督学习分别进行学习

B.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习

C.在进行监督学习之前,我们不能新建聚类类别

D.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习

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第3题

对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( )

A.当增加最小样本分裂个数,我们可以抵制过拟合

B.当增加最小样本分裂个数,会导致过拟合

C.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低variance

D.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低bias

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第4题

假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是:( )

A.模型分类的召回率会降低或不变

B.模型分类的召回率会升高

C.模型分类准确率会升高或不变

D.模型分类准确率会降低

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第5题

下面那个决策边界是神经网络生成的?( )

A.A

B.D

C.C

D.B

E.以上都有

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第6题

在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?( )

A.学习率(learningrate)太低

B.正则参数太高

C.陷入局部最小值

D.以上都有可能

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第7题

考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?( )

A.把除了最后一层外所有的层都冻住,重新训练最后一层

B.对新数据重新训练整个模型

C.只对最后几层进行调参(finetune)

D.对每一层模型进行评估,选择其中的少数来用

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第8题

对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?( )

A.其他选项都不对

B.没啥问题,神经网络会正常开始训练

C.神经网络可以训练,但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西

D.神经网络不会开始训练,因为没有梯度改变

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第9题

批规范化(BatchNormalization)的好处都有啥?( )

A.在将所有的输入传递到下一层之前对其进行归一化(更改)

B.它将权重的归一化平均值和标准差

C.它是一种非常有效的反向传播(BP)方法

D.这些均不是

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第10题

下列哪些项所描述的相关技术是对的?( )

A.AdaGrad和L-BFGS使用的都是一阶差分

B.AdaGrad和L-BFGS使用的都是二阶差分

C.Adagrad使用的是一阶差分,L-BFGS使用的是二阶差分

D.Adagrad使用的是二阶差分,L-BFGS使用的是一阶差分

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