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关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（）

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有两个样本点，第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是( )

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下列哪些不适合用来对高维数据进行降维

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在一个n维的空间中， 最好的检测outlier(离群点)的方法是（）

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回归模型中存在多重共线性, 你如何解决这个问题？1 去除这两个共线性变量2 我们可以先去除一个共线性变量3 计算VIF(方差膨胀因子), 采取相应措施4 为了避免损失信息, 我们可以使用一些正则化方法, 比如, 岭回归和lasso回归

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假设我们要解决一个二类分类问题, 我们已经建立好了模型, 输出是0或1, 初始时设阈值为0.5, 超过0.5概率估计, 就判别为1, 否则就判别为0 ; 如果我们现在用另一个大于0.5的阈值, 那么现在关于模型说法, 正确的是 : 1 模型分类的召回率会降低或不变2 模型分类的召回率会升高3 模型分类准确率会升高或不变4 模型分类准确率会降低

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以下说法正确的是

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下面的交叉验证方法: i. 有放回的Bootstrap方法 ii. 留一个测试样本的交叉验证 iii. 5折交叉验证 iv. 重复两次的5折教程验证 当样本是1000时，下面执行时间的顺序，正确的是

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变量选择是用来选择最好的判别器子集， 如果要考虑模型效率，我们应该做哪些变量选择的考虑？1. 多个变量其实有相同的用处2. 变量对于模型的解释有多大作用3. 特征携带的信息4. 交叉验证

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下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是？

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