机器学习笔试、面试题五

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我是靠谱客的博主大胆雪碧，最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习笔试、面试题五，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

1、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

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。

2、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

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

3、选择Logistic回归中的One-Vs-All方法中的哪个选项是真实的。
A 我们需要在n类分类问题中适合n个模型
B 我们需要适合n-1个模型来分类为n个类
C 我们需要只适合1个模型来分类为n个类
D 这些都没有

正确答案是：A

解析：如果存在n个类，那么n个单独的逻辑回归必须与之相适应，其中每个类的概率由剩余类的概率之和确定。

4、假设有一个如下定义的神经网络：

如果我们去掉ReLU层，这个神经网络仍能够处理非线性函数，这种说法是：
A 正确的
B 错误的

正确答案是： B

5、假定特征 F1 可以取特定值：A、B、C、D、E 和 F，其代表着学生在大学所获得的评分。
在下面说法中哪一项是正确的？
A 特征 F1 是名义变量（nominal variable）的一个实例。
B 特征 F1 是有序变量（ordinal variable）的一个实例。
C 该特征并不属于以上的分类。
D 以上说法都正确。

正确答案是： B

解析：有序变量是一种在类别上有某些顺序的变量。例如，等级 A 就要比等级 B 所代表的成绩好一些。

6、下面哪个选项中哪一项属于确定性算法？
A PCA
B K-Means
C 以上都不是

正确答案是：A

解析：确定性算法表明在不同运行中，算法输出并不会改变。如果我们再一次运行算法，PCA 会得出相同的结果，而 k-means 不会。

7、两个变量的 Pearson 相关性系数为零，但这两个变量的值同样可以相关。
A 正确
B 错误

正确答案是：A

解析：答案为（A）：Y=X2，请注意他们不仅仅相关联，同时一个还是另一个的函数。尽管如此，他们的相关性系数还是为 0，因为这两个变量的关联是正交的，而相关性系数就是检测这种关联。详情查看：https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe's_quartet

8、下面哪一项对梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）的描述是正确的？
1 在 GD 和 SGD 中，每一次迭代中都是更新一组参数以最小化损失函数。
2 在 SGD 中，每一次迭代都需要遍历训练集中的所有样本以更新一次参数。
3 在 GD 中，每一次迭代需要使用整个训练集的数据更新一个参数。
A 只有 1
B 只有 2
C 只有 3
D 都正确

正确答案是：A

解析：在随机梯度下降中，每一次迭代选择的批量是由数据集中的随机样本所组成，但在梯度下降，每一次迭代需要使用整个训练数据集。

9、下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？
1 树的数量
2 树的深度
3 学习速率
A 只有 1
B 只有 2
C 只有 3
D 都正确

正确答案是： B

解析：通常情况下，我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。学习速率在随机森林中并不是超参数。增加树的数量可能会造成欠拟合。

10、假如你在「Analytics Vidhya」工作，并且想开发一个能预测文章评论次数的机器学习算法。你的分析的特征是基于如作者姓名、作者在 Analytics Vidhya 写过的总文章数量等等。那么在这样一个算法中，你会选择哪一个评价度量标准？
1 均方误差
2 精确度
3 F1 分数
A 只有 1
B 只有 2
C 只有 3

正确答案是：A

解析：你可以把文章评论数看作连续型的目标变量，因此该问题可以划分到回归问题。因此均方误差就可以作为损失函数的度量标准。

1、给定以下三个图表（从上往下依次为1，2，3）. 哪一个选项对以这三个图表的描述是正确的？

A 1 是 tanh，2 是 ReLU，3 是 SIGMOID 激活函数
B 1 是 SIGMOID，2 是 ReLU，3 是 tanh 激活函数
C 1 是 ReLU，2 是 tanh，3 是 SIGMOID 激活函数
D 1 是 tanh，2 是 SIGMOID，3 是 ReLU 激活函数

正确答案是：D

解析：因为 SIGMOID 函数的取值范围是 [0,1]，tanh 函数的取值范围是 [-1,1]，RELU 函数的取值范围是 [0,infinity]。

2、以下是目标变量在训练集上的 8 个实际值 [0,0,0,1,1,1,1,1]，目标变量的熵是所少？
A -(5/8 log(5/8) + 3/8 log(3/8))
B 5/8 log(5/8) + 3/8 log(3/8)
C 3/8 log(5/8) + 5/8 log(3/8)
D 5/8 log(3/8) – 3/8 log(5/8)

正确答案是：A

解析：信息熵的公式为：

3、假定你正在处理类属特征，并且没有查看分类变量在测试集中的分布。现在你想将 one hot encoding（OHE）应用到类属特征中。
那么在训练集中将 OHE 应用到分类变量可能要面临的困难是什么？
A 分类变量所有的类别没有全部出现在测试集中
B 类别的频率分布在训练集和测试集是不同的
C 训练集和测试集通常会有一样的分布
D A 和 B 都正确

正确答案是：D

解析：A、B 项都正确，如果类别在测试集中出现，但没有在训练集中出现，OHE 将会不能进行编码类别，这将是应用 OHE 的主要困难。选项 B 同样也是正确的，在应用 OHE 时，如果训练集和测试集的频率分布不相同，我们需要多加小心。

4、Skip gram 模型是在 Word2vec 算法中为词嵌入而设计的最优模型。以下哪一项描绘了 Skip gram 模型？

A A
B B
C A和B
D 以上都不是

正确答案是： B

解析：这两个模型都是在 Word2vec 算法中所使用的。模型 A 代表着 CBOW，模型 B 代表着 Skip gram。
5、假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神经元给定任意输入，你会得到输出「-0.0001」。X 可能是以下哪一个激活函数？
A ReLU
B tanh
C SIGMOID
D 以上都不是

正确答案是： B

解析：该激活函数可能是 tanh，因为该函数的取值范围是 (-1,1)。

6、对数损失度量函数可以取负值。
A 对
B 错

正确答案是： B

解析：对数损失函数不可能取负值。

7、下面哪个/些对「类型 1（Type-1）」和「类型 2（Type-2）」错误的描述是正确的？
类型 1 通常称之为假正类，类型 2 通常称之为假负类。
类型 2 通常称之为假正类，类型 1 通常称之为假负类。
类型 1 错误通常在其是正确的情况下拒绝假设而出现。
A 只有 1
B 只有 2
C 只有 3
D 1和3

正确答案是：D

解析：在统计学假设测试中，I 类错误即错误地拒绝了正确的假设（即假正类错误），II 类错误通常指错误地接受了错误的假设（即假负类错误）

8、假定你想将高维数据映射到低维数据中，那么最出名的降维算法是 PCA 和 t-SNE。现在你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

正确答案是： B

解析：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。

9、给定下面两个特征的三个散点图（从左到右依次为图 1、2、3）

在上面的图像中，哪一个是多元共线（multi-collinear）特征？
A 图 1 中的特征
B 图 2 中的特征
C 图 3 中的特征
D 图 1、2 中的特征

正确答案是：D

解析：在图 1 中，特征之间有高度正相关，图 2 中特征有高度负相关。所以这两个图的特征是多元共线特征。

10、在先前问题中，假定你已经鉴别了多元共线特征。那么下一步你可能的操作是什么？
1 移除两个共线变量
2 不移除两个变量，而是移除一个
3 移除相关变量可能会导致信息损失。为了保留这些变量，我们可以使用带罚项的回归模型（如 ridge 或 lasso regression）。
A 只有 1
B 只有 2
C 只有 3
D 2 或 3

正确答案是：D

解析：因为移除两个变量会损失一切信息，所以我们只能移除一个特征，或者也可以使用正则化算法（如 L1 和 L2）。

1、给线性回归模型添加一个不重要的特征可能会造成：
1 增加 R-square
2 减少 R-square
A 只有 1 是对的
B 只有 2 是对的
C 1 或 2 是对的
D 都不对

正确答案是：A，您的选择是：C

解析：在给特征空间添加了一个特征后，不论特征是重要还是不重要，R-square 通常会增加

R-square可参考这篇博客

2、假设给定三个变量 X，Y，Z。(X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 的 Pearson 相关性系数分别为 C1、C2 和 C3。现在 X 的所有值加 2（即 X+2），Y 的全部值减 2（即 Y-2），Z 保持不变。
那么运算之后的 (X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 相关性系数分别为 D1、D2 和 D3。
现在试问 D1、D2、D3 和 C1、C2、C3 之间的关系是什么？
A D1= C1, D2 < C2, D3 > C3
B D1 = C1, D2 > C2, D3 > C3
C D1 = C1, D2 > C2, D3 < C3
D D1 = C1, D2 < C2, D3 < C3
E D1 = C1, D2 = C2, D3 = C3

正确答案是：E

解析：特征之间的相关性系数不会因为特征加或减去一个数而改变。

3、假定你现在解决一个有着非常不平衡类别的分类问题，即主要类别占据了训练数据的 99%。现在你的模型在测试集上表现为 99% 的准确度。那么下面哪一项表述是正确的？
1 准确度并不适合于衡量不平衡类别问题
2 准确度适合于衡量不平衡类别问题
3 精确率和召回率适合于衡量不平衡类别问题
3 精确率和召回率不适合于衡量不平衡类别问题
A 1 and 3
B 1 and 4
C 2 and 3
D 2 and 4

正确答案是：A

4、在集成学习中，模型集成了弱学习者的预测，所以这些模型的集成将比使用单个模型预测效果更好。下面哪个/些选项对集成学习模型中的弱学习者描述正确？
1 他们经常不会过拟合
2 他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题
3 他们通常会过拟合
A 1 和 2
B 1 和 3
C 2 和 3
D 只有 1

正确答案是：A，您的选择是：C

解析：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。

5、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

正确答案是：D

解析：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。

6、为了得到和 SVD 一样的投射（projection），你需要在 PCA 中怎样做？
A 将数据转换成零均值
B 将数据转换成零中位数
C 无法做到
D 以上方法不行

正确答案是：A

解析：当数据有一个 0 均值向量时，PCA 有与 SVD 一样的投射，否则在使用 SVD 之前，你必须将数据均值归 0。

7、假设存在一个黑箱算法，其输入为有多个观察（t1, t2, t3,…….. tn）的训练数据和一个新的观察（q1）。该黑箱算法输出 q1 的最近邻 ti 及其对应的类别标签 ci。你可以将这个黑箱算法看作是一个 1-NN（1-最近邻）
能够仅基于该黑箱算法而构建一个 k-NN 分类算法？注：相对于 k 而言，n（训练观察的数量）非常大。
A 可以
B 不可以

正确答案是：A

解析：在第一步，你在这个黑箱算法中传递一个观察样本 q1，使该算法返回一个最近邻的观察样本及其类别，在第二步，你在训练数据中找出最近观察样本，然后再一次输入这个观察样本（q1）。该黑箱算法将再一次返回一个最近邻的观察样本及其类别。你需要将这个流程重复 k 次

8、假设存在一个黑箱算法，其输入为有多个观察（t1, t2, t3,…….. tn）的训练数据和一个新的观察（q1）。该黑箱算法输出 q1 的最近邻 ti 及其对应的类别标签 ci。你可以将这个黑箱算法看作是一个 1-NN（1-最近邻）
我们不使用 1-NN 黑箱，而是使用 j-NN(j>1) 算法作为黑箱。为了使用 j-NN 寻找 k-NN，下面哪个选项是正确的？
A j 必须是 k 的一个合适的因子
B j>k
C 不能办到

正确答案是：A

解析：用 1NN 实现 KNN 的话，每次找到最近邻，然后把这项从数据中取出来，重新运行 1NN 算法，这样重复 K 次，就行了。所以，少找多的话，少一定要是多的因子。

9、有以下 7 副散点图（从左到右分别编号为 1-7），你需要比较每个散点图的变量之间的皮尔逊相关系数。下面正确的比较顺序是？

1 1<2<3<4
2 1>2>3 > 4
3 7<6<5<4
4 7>6>5>4
A 1 和 3
B 2 和 3
C 1 和 4
D 2 和 4

正确答案是： B

10、你可以使用不同的标准评估二元分类问题的表现，例如准确率、log-loss、F-Score。让我们假设你使用 log-loss 函数作为评估标准。
下面这些选项，哪个／些是对作为评估标准的 log-loss 的正确解释

1如果一个分类器对不正确的分类很自信，log-loss 会严重的批评它。
2 对一个特别的观察而言，分类器为正确的类别分配非常小的概率，然后对 log-loss 的相应分布会非常大。
3 log-loss 越低，模型越好。
A 1 和 3
B 2 和 3
C 1 和 2
D 1、2、3

正确答案是：D

1、假设你被给到以下数据，你想要在给定的两个类别中使用 logistic 回归模型对它进行分类

你正在使用带有 L1 正则化的 logistic 回归，其中 C 是正则化参数，w1 和 w2 是 x1 和 x2 的系数。

当你把 C 值从 0 增加至非常大的值时，下面哪个选项是正确的？
A 第一个 w2 成了 0，接着 w1 也成了 0
B 第一个 w1 成了 0，接着 w2 也成了 0
C w1 和 w2 同时成了 0
D 即使在 C 成为大值之后，w1 和 w2 都不能成 0

正确答案是： B

解析：通过观察图像我们发现，即使只使用 x2，我们也能高效执行分类。因此一开始 w1 将成 0；当正则化参数不断增加时，w2 也会越来越接近 0。

2、假设我们有一个数据集，在一个深度为 6 的决策树的帮助下，它可以使用 100% 的精确度被训练。现在考虑一下两点，并基于这两点选择正确的选项。
注意：所有其他超参数是相同的，所有其他因子不受影响。

1 深度为 4 时将有高偏差和低方差
2 深度为 4 时将有低偏差和低方差
A 只有 1
B 只有 2
C 1 和 2
D 没有一个

正确答案是：A，您的选择是：D

解析：如果在这样的数据中你拟合深度为 4 的决策树，这意味着其更有可能与数据欠拟合。因此，在欠拟合的情况下，你将获得高偏差和低方差。

3、在 k-均值算法中，以下哪个选项可用于获得全局最小？
1 尝试为不同的质心（centroid）初始化运行算法
2 调整迭代的次数
3 找到集群的最佳数量
A 2 和 3
B 1 和 3
C 1 和 2
D 以上所有

正确答案是：D

解析：所有都可以用来调试以找到全局最小
4、假设你正在做一个项目，它是一个二元分类问题。你在数据集上训练一个模型，并在验证数据集上得到混淆矩阵。基于上述混淆矩阵，下面哪个选项会给你正确的预测。
1 精确度是~0.91
2 错误分类率是~0.91
3 假正率（False correct classification）是~0.95
4 真正率（True positive rate）是~0.95
A 1 和 3
B 2 和 4
C 1 和 4
D 2 和 3

正确答案是：C

解析：精确度（正确分类）是 (50+100)/165，约等于 0.91。真正率是你正确预测正分类的次数，因此真正率将是 100/105 = 0.95，也被称作敏感度或召回。

5、对于下面的超参数来说，更高的值对于决策树算法更好吗？
1 用于拆分的样本量
2 树深
3 树叶样本
A 1 和 2
B 2 和 3
C 1 和 3
D 1、2 和 3
E 无法分辨

正确答案是：E

解析：对于选项 A、B、C 来说，如果你增加参数的值，性能并不一定会提升。例如，如果我们有一个非常高的树深值，结果树可能会过拟合数据，并且也不会泛化。另一方面，如果我们有一个非常低的值，结果树也许与数据欠拟合。因此我们不能确定更高的值对于决策树算法就更好。

6、想象一下，你有一个 28x28 的图片，并使用输入深度为 3 和输出深度为 8 在上面运行一个 3x3 的卷积神经网络。注意，步幅padding是1，你正在使用相同的填充（padding）。当使用给定的参数时，输出特征图的尺寸是多少？
A 28 宽、28 高、8 深
B 13 宽、13 高、8 深
C 28 宽、13 高、8 深
D 13 宽、28 高、8 深

正确答案是：A

解析：计算输出尺寸的公式是：输出尺寸=(N – F)/S + 1。其中，N 是输入尺寸，F 是过滤器尺寸，S 是步幅。

7、假设，我们正在 SVM 算法中为 C（惩罚参数）的不同值进行视觉化绘图。由于某些原因，我们忘记了使用视觉化标注 C 值。这个时候，下面的哪个选项在 rbf 内核的情况下最好地解释了下图（1、2、3 从左到右，图 1 的 C 值是 C 1，图 2 的 C 值是 C 2，图 3 的 C 值是 C 3）中的 C 值。