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解决隐马模型中预测问题的算法是

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一般，k-NN最近邻方法在（）的情况下效果较好

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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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对数几率回归（logistics regression）和一般回归分析有什么区别？

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bootstrap数据是什么意思？（提示：考“bootstrap”和“boosting”区别）

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“过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是（）

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对于k折交叉验证, 以下对k的说法正确的是（）

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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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模型的高bias是什么意思, 我们如何降低它 ？

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对于信息增益, 决策树分裂节点, 下面说法正确的是（）1 纯度高的节点需要更多的信息去区分2 信息增益可以用”1比特-熵”获得3 如果选择一个属性具有许多归类值, 那么这个信息增益是有偏差的

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