《机器学习-Python实践》试卷及答案 卷3.docx

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一、单项选择题（本大题共10小题，每题3分，共30分）试卷（

试卷

（学年第1学期）

考试科目机器学习-Python实践（A卷）

适用专业班级（年级）得分

命题人：审阅人：

班级学号姓名考试科目

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1、个人健康和年龄的相关系数是-1.09。根据这个你可以告诉医生哪个结论？（）

A.年龄是健康程度很好的预测器

B.年龄是健康程度很糟的预测器

C.以上说法都不对

D：两者没关系

2、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）

3、假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：（）

1.如果数据量较少，容易发生过拟合。

2.如果假设空间较小，容易发生过拟合。

关于这两句话，下列说法正确的是？

A.1和2都错误

B.1正确，2错误

C.1错误，2正确

D.1和2都正确

4、假如我们使用Lasso回归来拟合数据集，该数据集输入特征有100个（X1，X2，…，X100）。现在，我们把其中一个特征值扩大10倍（例如是特征X1），然后用相同的正则化参数对Lasso回归进行修正。那么，下列说法正确的是？（）

A.特征X1很可能被排除在模型之外

B.特征X1很可能还包含在模型之中

C.无法确定特征X1是否被舍弃

D.以上说法都不对

5、假如使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在，在数据中增加一个新的特征，其它特征保持不变。然后重新训练测试。则下列说法正确的是？（）

A.训练样本准确率一定会降低

B.训练样本准确率一定增加或保持不变

C.测试样本准确率一定会降低

D.测试样本准确率一定增加或保持不变

6、下面这张图是一个简单的线性回归模型,图中标注了每个样本点预测值与真实值的残差。计算SSE（平方误差和）为多少？（）

A.3.02B.0.75C.1.01D.0.604

7、关于“回归（Regression）”和“相关（Correlation）”，下列说法正确的是？注意：x是自变量，y是因变量。（）

A.回归和相关在x和y之间都是互为对称的

B.回归和相关在x和y之间都是非对称的

C.回归在x和y之间是非对称的，相关在x和y之间是互为对称的

D.回归在x和y之间是对称的，相关在x和y之间是非对称的

8、关于AdaBoost，下列说法中正确的是（多选）：（）

A.它是一种集成学习算法

B.每个分类器的权重和被它正确分类的样本的权重相同

C.后一个基学习器要依赖于前一个基学习器的分类错误率和样本的权重

D.后一个基学习器每次只学习前一个基学习器被分错的样本

9、集成学习策略有哪些（）

A．投票法

B．平均法

C．学习法

D．上述都有

10、集成学习策略常用于分类的是：（）

A．投票法

B．平均法

C．学习法

D．上述都有

二、判断题（本大题共10小题，每题1分，共10分）

1、决策树短时间内处理大量数据，得到可行且效果较好的结果。

（）

朴素贝叶斯适合高维数据。（）

标量是0阶张量。（）

协方差是衡量两个变量线性相关性强度及变量尺度。（）

联合分布可求边缘分布，但若只知道边缘分布，无法求得联合分布。（）

随机变量可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。（）

矩阵的L0范数：矩阵的非0元素的个数，通常用它来表示稀疏，L0范数越小0元素越多，也就越稀疏。（）

Adaboost算法流程计算该分类器的错误率，根据错误率计算要给分类器分配的权重。（