BAT机器学习面试1000题（651~655题）

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BAT机器学习面试1000题（651~655题）

651题

对于任意值“x”，考虑到Logistic（x）：是任意值“x”的逻辑（Logistic）函数Logit（x）：是任意值“x”的logit函数Logit_inv（x）：是任意值“x”的逆逻辑函数以下哪一项是正确的？

A、Logistic（x）= Logit（x）

B、Logistic（x）= Logit_inv（x）

C、Logit_inv（x）= Logit（x）

D、都不是

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正确答案是： B

解析：

答案B请参阅此链接以获取答案：https：//en.wikipedia.org/wiki/Logit

652题

假设，下图是逻辑回归的代价函数

现在，图中有多少个局部最小值？

A、1

B、2

C、3

D、4

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▼

正确答案是：D

解析：

图中总共有四个凹的地方，故有四个局部最小值。

653题

使用 high(infinite) regularisation时偏差会如何变化？

有散点图“a”和“b”两类（蓝色为正，红色为负）。在散点图“a”中，使用了逻辑回归（黑线是决策边界）对所有数据点进行了正确分类。

A、偏差很大

B、偏差很小

C、不确定

D、都不是

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正确答案是：A

解析：

模型变得过于简单，所以偏差会很大。

654题

Logistic回归分类器是否能对下列数据进行完美分类？

注：只可使用X1和X2变量，且只能使用两个二进制值（0,1）。

A、是

B、否

C、不确定

D、都不是

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正确答案是： B

解析：

逻辑回归只能形成线性决策面，而图中的例子并非线性可分的。

655题

假设对给定数据应用了Logistic回归模型，并获得了训练精度X和测试精度Y。现在要在同一数据中添加一些新特征，以下哪些是错误的选项。注：假设剩余参数相同。

A、训练精度提高

B、训练准确度提高或保持不变

C、测试精度提高或保持不变

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▼

正确答案是： B

解析：

将更多的特征添加到模型中会增加训练精度，因为模型必须考虑更多的数据来适应逻辑回归。但是，如果发现特征显着，则测试精度将会增加。

题目来源：七月在线官网（https://www.julyedu.com/）——面试题库——笔试练习——机器学习

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