一个月刷完机器学习笔试题300题（17）

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我是靠谱客的博主凶狠西装，最近开发中收集的这篇文章主要介绍一个月刷完机器学习笔试题300题（17），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

第17天

1、下面是三个散点图（A，B，C，从左到右）和和手绘的逻辑回归决策边界。

正则化项惩罚度最高的是？
A
A
B
B
C
C
D
都具有相同的正则化
正确答案是：A
因为正则化意味着更多的罚值和图A所示的较简单的决策界限。
2、下图显示了三个逻辑回归模型的AUC-ROC曲线。不同的颜色表示不同超参数值的曲线。
以下哪个AUC-ROC会给出最佳结果？

A
黄色
B
粉红色
C
黑色
D
都相同
正确答案是：A
最佳分类是曲线下区域面积最大者，而黄线在曲线下面积最大。
3、如果对相同的数据进行逻辑回归，将花费更少的时间，并给出比较相似的精度（也可能不一样），怎么办？
假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题，Logistic回归需要很长时间才能训练。
A
降低学习率，减少迭代次数
B
降低学习率，增加迭代次数
C
提高学习率，增加迭代次数
D
增加学习率，减少迭代次数
正确答案是：D
如果在训练时减少迭代次数，就能花费更少的时间获得相同的精度，但需要增加学习率。
4、Logistic regression（逻辑回归）是一种监督式机器学习算法吗？
A
是
B
否
正确答案是：A
当然，Logistic regression是一种监督式学习算法，因为它使用真假标签进行测试。测试模型时，监督式学习算法应具有输入变量（x）和目标变量（Y）。
5、Logistic Regression主要用于回归吗？
A
是
B
否
正确答案是： B
逻辑回归是一种分类算法，不要因为名称将其混淆。
6、是否能用神经网络算法设计逻辑回归算法？
A
是
B
否
正确答案是：A
是的，神经网络是一种通用逼近器，因此能够实现线性回归算法。

7、是否可以对三分问题应用逻辑回归算法？
A
是
B
否
正确答案是：A
当然可以对三分问题应用逻辑回归，只需在逻辑回归中使用One Vs all方法。
8、以下哪种方法能最佳地适应逻辑回归中的数据？
A
Least Square Error
B
Maximum Likelihood
C
Jaccard distance
D
Both A and B
正确答案是： B
Logistic Regression使用可能的最大似然估值来测试逻辑回归过程。
9、在逻辑回归输出与目标对比的情况下，以下评估指标中哪一项不适用？
A
AUC-ROC
B
准确度
C
Logloss
D
均方误差
正确答案是：D
因为Logistic Regression是一个分类算法，所以它的输出不能是实时值，所以均方误差不能用于评估它。
10、如下逻辑回归图显示了3种不同学习速率值的代价函数和迭代次数之间的关系（不同的颜色在不同的学习速率下显示不同的曲线）。