第二章单元测试
- 在实际应用中，选取损失函数的制约因素包括（ ）。
- 岭回归的目标函数是一个严格凸函数，没有唯一最优解。（ ）
- 线性回归算法、逻辑回归算法和支持向量机等监督式学习算法，都是经验损失最小化架构在具体问题中的表现。（ ）
- 以下关于无约束经验损失最小化算法的说法哪个是正确的?（ ）
- 以下关于结构损失最小化算法的说法哪个是错误的?（ ）
A:是否有异常值 B:求导的难易程度 C:机器学习算法的选择 D:梯度下降的时间复杂度
答案:是否有异常值###求导的难易程度###机器学习算法的选择###梯度下降的时间复杂度
A:对 B:错
答案:错
A:错 B:对
答案:对
A:“无约束”的意思是模型的选择不受任何约束，可以输出模型空间中的任何模型 B:可以精确地拟合训练数据 C:为了降低过拟合，在实际应用中大多会采用无约束经验损失最小化算法 D:容易发生过渡拟合
答案:“无约束”的意思是模型的选择不受任何约束，可以输出模型空间中的任何模型###可以精确地拟合训练数据###容易发生过渡拟合
A:任何经验损失最小化算法，都可以通过正则化方法转化成结构损失最小化算法 B:体现了奥卡姆剃刀法则思想 C:不会发生过渡拟合 D:带有正则化方法的经验损失最小化算法被称为结构损失最小化算法
答案:不会发生过渡拟合
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