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按专题分类系统刷题，难度分级，逐个击破高频面试题

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共 133 道题目

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我们想在大数据集上训练决策树, 为了使用较少时间, 我们可以

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“点击率问题”是这样一个预测问题, 99%的人是不会点击的, 而1%的人是会点击进去的, 所以这是一个非常不平衡的数据集. 假设, 现在我们已经建了一个模型来分类, 而且有了99%的预测准确率, 我们可以下的结论是

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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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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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模型的高bias是什么意思, 我们如何降低它 ？

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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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对于k折交叉验证, 以下对k的说法正确的是（）

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

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