1. 如下散點圖使用了邏輯回歸（黑線是決策邊界）對所有資料點進行了正確分類。若使用 high(infinite) regularisation(正則化無限大)時偏差會如何變化？
a 偏差很大
b 偏差很小
c 不確定
d 都不是
2. 假設，下圖是邏輯回歸的代價函式
現在，圖中有多少個區域性最小值？
a 1
b 2
c 3
d 4
3. 對於任意值「x」，考慮到
logistic（x）：是任意值「x」的邏輯（logistic）函式
logit（x）：是任意值「x」的logit函式
logit_inv（x）：是任意值「x」的逆邏輯函式
以下哪一項是正確的？
a logistic（x）= logit（x）
b logistic（x）= logit_inv（x）
c logit_inv（x）= logit（x）
d 都不是
4. 以下哪個影象顯示y = 1的代價函式？
以下是兩類分類問題的邏輯回歸（y軸損失函式和x軸對數概率）的損失函式。
注：y是目標類
a a
b b
c 兩者
d 這些都沒有
5. 以下哪些選項為真？
a 線性回歸誤差值必須正態分佈，但是在logistic回歸的情況下，情況並非如此
c 線性回歸和邏輯回歸誤差值都必須正態分佈
d 線性回歸和邏輯回歸誤差值都不能正態分佈
6. 在龐大的資料集上使用logistic回歸模型需要很長時間才能訓練，如何花費更少的時間，並給出比較相近的精度？
a 降低學習率，減少迭代次數
b 降低學習率，增加迭代次數
c 提高學習率，增加迭代次數
d 增加學習率，減少迭代次數
7. logit函式（給定為l（x））是機率函式的對數。域x = [0,1]中logit函式的範圍是多少？
a （ - ∞，∞）
b （0,1）
c （0，∞）
d （ - ∞，0）
8. 所謂機率，是指發生概率和不發生概率的比值。所以，拋擲一枚正常硬幣，正面朝上的機率（odds）為多少？
a 0.5
b 1
c 都不是
9. 假設你在測試邏輯回歸分類器，設函式h為
下圖中的哪乙個代表上述分類器給出的決策邊界？
10. 下圖顯示了三個邏輯回歸模型的auc-roc曲線。不同的顏色表示不同超引數值的曲線。以下哪個auc-roc會給出最佳結果？
a 黃色
b 粉紅色
c 黑色
d 都相同
獲取答案和詳細的答案解析：
機器學習題 含答案和解析
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1.假設x公司的員工收入分布中位數為 35,000，25 和75 比例處的數值為 21,000 和 53,000。收入 1會被認為是異常值嗎？a 是 b 否 c 需要更多資訊 d 以上都不對 2.眾所周知，身高體重呈正相關。忽略圖表大小 變數被標準化了 下列兩張圖哪張更像描繪身高 x軸 體重 y軸 ...
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