2024年4月12日发(作者：)
人工智能机器学习技术练习(习题卷15)
第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]混淆矩阵对角线上的值()
A)越大越好
B)越小越好
C)无所谓大小
答案:A
解析:
2.[单选题]对于线性回归，我们应该有以下哪些假设？ :
A)找到利群点很重要, 因为线性回归对利群点很敏感
B)线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C)线性回归假设数据没有多重线性相关性
答案:A
解析: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
3.[单选题]一对一法分类器，k个类别需要多少个SVM：
A)k(k-1)/2
B)k(k-1)
C)k
D)k!
答案:A
解析:
4.[单选题]以下关于学习率说法错误的是（）。
A)学习率太大会导致无法收敛
B)学习率必须是固定不变的
C)学习率的选择不能太大也不能太小
D)学习率太小会使得算法陷入局部极小点
答案:B
解析:
5.[单选题]下列选项中，不属于ndarray对象属性的是（ ）。
A)shape
B)dtype
C)ndim
D)map
答案:D
解析:
6.[单选题]Python 的基本语法仅支持整型、浮点型和复数类型，而 NumPy 和 Pandas 包支持int64/int32/int16/int8
等 20 余种数字类型，下列选项中，（ ）说法是不正确的。
A)科学计算可能涉及很多数据，对存储和性能有较高要求，因此支持多种数字类型
B)NumPy 包底层是采用 C 语言实现的，因此，天然支持了多种数字类型
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