231 SVM模型中, 真正影响决策边界的是支持向量以下哪些算法, 可以用神经网络去构造:
1. KNN
2. 线性回归
3. 对数几率回归
A. 1和 2
B. 2 和 3
C. 1, 2 和 3
D. 以上都不是
答案: B
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1. KNN算法不需要训练参数, 而所有神经网络都需要训练参数, 因此神经网络帮不上忙
2. 最简单的神经网络, 感知器, 其实就是线性回归的训练
3. 我们可以用一层的神经网络构造对数几率回归
232 请选择下面可以应用隐马尔科夫(HMM)模型的选项:
A. 基因序列数据集
B. 电影浏览数据集
C. 股票市场数据集
D. 所有以上
答案: D
只要是和时间序列问题有关的 , 都可以试试HMM
233 我们建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型. 我们怎么有效地应对这样的大数据训练 :
A. 我们随机抽取一些样本, 在这些少量样本之上训练
B. 我们可以试用在线机器学习算法
C. 我们应用PCA算法降维, 减少特征数
D. B 和 C
E. A 和 B
F. 以上所有
答案: F
234 我们想要减少数据集中的特征数, 即降维. 选择以下适合的方案 :
1. 使用前向特征选择方法
2. 使用后向特征排除方法
3. 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.
4. 查看相关性表, 去除相关性最高的一些特征
A. 1 和 2
B. 2, 3和4
C. 1, 2和4
D. All
答案: D
1.前向特征选择方法和后向特征排除方法是我们特征选择的常用方法
2.如果前向特征选择方法和后向特征排除方法在大数据上不适用, 可以用这里第三种方法.
3.用相关性的度量去删除多余特征, 也是一个好方法
所有D是正确的
235 对于随机森林和GradientBoosting Trees, 下面说法正确的是:
1.在随机森林的单个树中, 树和树之间是有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是没有依赖的.
2.这两个模型都使用随机特征子集, 来生成许多单个的树.
3.我们可以并行地生成GradientBoosting Trees单个树, 因为它们之间是没有依赖的, GradientBoosting Trees训练模型的表现总是比随机森林好
A. 2
B. 1 and 2
C. 1, 3 and 4
D. 2 and 4
答案: A
1.随机森林是基于bagging的, 而Gradient Boosting trees是基于boosting的, 所有说反了,在随机森林的单个树中, 树和树之间是没有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是有依赖关系.
2.这两个模型都使用随机特征子集, 来生成许多单个的树.
所有A是正确的
236 对于PCA(主成分分析)转化过的特征 , 朴素贝叶斯的”不依赖假设”总是成立, 因为所有主要成分是正交的, 这个说法是 :
A. 正确的
B. 错误的
答案: B.
这个说法是错误的, 首先, “不依赖”和”不相关”是两回事, 其次, 转化过的特征, 也可能是相关的
237 对于PCA说法正确的是 :
1. 我们必须在使用PCA前规范化数据
2. 我们应该选择使得模型有最大variance的主成分
3. 我们应该选择使得模型有最小variance的主成分
4. 我们可以使用PCA在低维度上做数据可视化
A. 1, 2 and 4
B. 2 and 4
C. 3 and 4
D. 1 and 3
E. 1, 3 and 4
答案: A
1）PCA对数据尺度很敏感, 打个比方, 如果单位是从km变为cm, 这样的数据尺度对PCA最后的结果可能很有影响(从不怎么重要的成分变为很重要的成分).
2）我们总是应该选择使得模型有最大variance的主成分
3）有时在低维度上左图是需要PCA的降维帮助的
238 对于下图, 最好的主成分选择是多少 ? :
A. 7
B. 30
C. 35
D. Can’t Say
答案: B
主成分选择使variance越大越好， 在这个前提下， 主成分越少越好。
239 数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测， 并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是 :
A. 单个模型之间有高相关性
B. 单个模型之间有低相关性
C. 在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好
D. 单个模型都是用的一个算法
答案: B
详细请参考下面文章:
●Basics of Ensemble Learning Explained in Simple English
●Kaggle Ensemble Guide
●5 Easy questions on Ensemble Modeling everyone should know
Basics of Ensemble Learning Explained in Simple English
Kaggle Ensemble Guide
5 Easy questions on Ensemble Modeling everyone should know
240 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
A. 2 和
B. 1 和 2
C. 3 和 4
D. 1 和 3
答案: B
我们可以为每个聚类构建不同的模型， 提高预测准确率。
“类别id”作为一个特征项去训练， 可以有效地总结了数据特征。
所以B是正确的
241 以下说法正确的是 :
A. 一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的
B. 如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低
C. 如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低
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
A. 1
B. 2
C. 3
D. 1 and 3
答案: C
考的是过拟合和欠拟合的问题。
242 对应GradientBoosting tree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
A. 2 和 4
B. 2 和 3
C. 1 和 3
D. 1 和 4
答案: C
最小样本分裂个数是用来控制“过拟合”参数。太高的值会导致“欠拟合”，这个参数应该用交叉验证来调节。
第二点是靠bias和variance概念的。
243 以下哪个图是KNN算法的训练边界 :
A) B
B) A
C) D
D) C
E) 都不是
答案: B
KNN算法肯定不是线性的边界， 所以直的边界就不用考虑了。另外这个算法是看周围最近的k个样本的分类用以确定分类，所以边界一定是坑坑洼洼的。
244 如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率， 这是不是意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现？ :
A. 是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了
B. 不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据
答案: B
没有一个模型是可以总是适应新数据的。我们不可能可到100%准确率。
245 下面的交叉验证方法 :
i. 有放回的Bootstrap方法
ii. 留一个测试样本的交叉验证
iii. 5折交叉验证
iv. 重复两次的5折教程验证
当样本是1000时，下面执行时间的顺序，正确的是：
A. i > ii > iii > iv
B. ii > iv > iii > i
C. iv > i > ii > iii
D. ii > iii > iv > i
答案: B
Boostrap方法是传统地随机抽样，验证一次的验证方法，只需要训练1次模型，所以时间最少。
留一个测试样本的交叉验证，需要n次训练过程（n是样本个数），这里，要训练1000个模型。
5折交叉验证需要训练5个模型。
重复2次的5折交叉验证，需要训练10个模型。
所有B是正确的
246 变量选择是用来选择最好的判别器子集， 如果要考虑模型效率，我们应该做哪些变量选择的考虑？ :
1. 多个变量其实有相同的用处
2. 变量对于模型的解释有多大作用
3. 特征携带的信息
4. 交叉验证
A. 1 和 4
B. 1, 2 和 3
C. 1,3 和 4
D. 以上所有
答案: C
注意， 这题的题眼是考虑模型效率，所以不要考虑选项2.
247 对于线性回归模型，包括附加变量在内，以下的可能正确的是 :
1. R-Squared 和 Adjusted R-squared都是递增的
2. R-Squared 是常量的，Adjusted R-squared是递增的
3. R-Squared 是递减的， Adjusted R-squared 也是递减的
4. R-Squared 是递减的， Adjusted R-squared是递增的
A. 1 和 2
B. 1 和 3
C. 2 和 4
D. 以上都不是
答案: D
R-squared不能决定系数估计和预测偏差，这就是为什么我们要估计残差图。但是，R-squared有R-squared 和 predicted R-squared 所没有的问题。
每次你为模型加入预测器，R-squared递增或不变.
详细请看这个链接：discussion.
248 对于下面三个模型的训练情况， 下面说法正确的是 :
1. 第一张图的训练错误与其余两张图相比，是最大的
2. 最后一张图的训练效果最好，因为训练错误最小
3. 第二张图比第一和第三张图鲁棒性更强，是三个里面表现最好的模型
4. 第三张图相对前两张图过拟合了
5. 三个图表现一样，因为我们还没有测试数据集
A. 1 和 3
B. 1 和 3
C. 1, 3 和 4
D. 5
答案: C
249 对于线性回归，我们应该有以下哪些假设？ :
1. 找到利群点很重要, 因为线性回归对利群点很敏感
2. 线性回归要求所有变量必须符合正态分布
3. 线性回归假设数据没有多重线性相关性
A. 1 和 2
B. 2 和 3
C. 1,2 和 3
D. 以上都不是
答案: D
利群点要着重考虑, 第一点是对的
不是必须的, 当然, 如果是正态分布, 训练效果会更好
有少量的多重线性相关性是可以的, 但是我们要尽量避免
250 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:
1. Var1和Var2是非常相关的
2. 因为Var和Var2是非常相关的, 我们可以去除其中一个
3. Var3和Var1的1.23相关系数是不可能的
A. 1 and 3
B. 1 and 2
C. 1,2 and 3
D. 1
答案: C
Var1和Var2相关系数是负的, 所以这是多重线性相关, 我们可以考虑去除其中一个.
一般地, 如果相关系数大于0.7或者小于-0.7, 是高相关的
相关性系数范围应该是 [-1,1]
251 如果在一个高度非线性并且复杂的一些变量中, 一个树模型可能比一般的回归模型效果更好. 只是:
A. 对的
B. 错的
答案: A
252 对于维度极低的特征，选择线性还是非线性分类器？
非线性分类器，低维空间可能很多特征都跑到一起了，导致线性不可分。
1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM
2. 如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel
3. 如果Feature的数量比较小，而样本数量很多，需要手工添加一些feature变成第一种情况。
253 特征向量的缺失值处理
1. 缺失值较多.直接将该特征舍弃掉，否则可能反倒会带入较大的noise，对结果造成不良影响。
2. 缺失值较少,其余的特征缺失值都在10%以内，我们可以采取很多的方式来处理:
1) 把NaN直接作为一个特征，假设用0表示；
2) 用均值填充；
3) 用随机森林等算法预测填充
254 SVM、LR、决策树的对比。
模型复杂度：SVM支持核函数，可处理线性非线性问题;LR模型简单，训练速度快，适合处理线性问题;决策树容易过拟合，需要进行剪枝
损失函数：SVM hinge loss; LR L2正则化; adaboost 指数损失
数据敏感度：SVM添加容忍度对outlier不敏感，只关心支持向量，且需要先做归一化; LR对远点敏感
数据量：数据量大就用LR，数据量小且特征少就用SVM非线性核
255 什么是ill-condition病态问题？
训练完的模型，测试样本稍作修改就会得到差别很大的结果，就是病态问题，模型对未知数据的预测能力很差，即泛化误差大。
256 简述KNN最近邻分类算法的过程？
1. 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；
2. 对上面所有的距离值进行排序；
3. 选前k个最小距离的样本；
4. 根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；
257 常用的聚类划分方式有哪些？列举代表算法。
1. 基于划分的聚类:K-means，k-medoids，CLARANS。
2. 基于层次的聚类：AGNES（自底向上），DIANA（自上向下）。
3. 基于密度的聚类：DBSACN，OPTICS，BIRCH(CF-Tree)，CURE。
4. 基于网格的方法：STING，WaveCluster。
5. 基于模型的聚类：EM,SOM，COBWEB。
258 下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是？
A.他们经常不会过拟合
B.他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题
C.他们通常会过拟合
答案：C，弱学习者是问题的特定部分。所以他们通常不会过拟合，这也就意味着弱学习者通常拥有低方差和高偏差。
259 下面哪个/些选项对 K 折交叉验证的描述是正确的？
1.增大 K 将导致交叉验证结果时需要更多的时间
2.更大的 K 值相比于小 K 值将对交叉验证结构有更高的信心
3.如果 K=N，那么其称为留一交叉验证，其中 N 为验证集中的样本数量
A. 1 和 2
B. 2 和 3
C. 1 和 3
D. 1、2 和 3
答案（D)：大 K 值意味着对过高估计真实预期误差（训练的折数将更接近于整个验证集样本数）拥有更小的偏差和更多的运行时间（并随着越来越接近极限情况：留一交叉验证）。我们同样在选择 K 值时需要考虑 K 折准确度和方差间的均衡。
260 最出名的降维算法是 PAC 和 t-SNE。将这两个算法分别应用到数据「X」上，并得到数据集「X_projected_PCA」，「X_projected_tSNE」。下面哪一项对「X_projected_PCA」和「X_projected_tSNE」的描述是正确的？
A. X_projected_PCA 在最近邻空间能得到解释
B. X_projected_tSNE 在最近邻空间能得到解释
C. 两个都在最近邻空间能得到解释
D. 两个都不能在最近邻空间得到解释
答案（B）：t-SNE 算法考虑最近邻点而减少数据维度。所以在使用 t-SNE 之后，所降的维可以在最近邻空间得到解释。但 PCA 不能。
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