Processing math: 100%
面试
数据科学、机器学习 自测题
所有的题目不针对特定语言、不涉及任何编程内容。均为选择题。选题仅作参考。
开始测试
第
0
题，共
10
题
对于k近邻算法(k-NN)，当
k
=
1
时，下列哪个说法是合理的？
【Uber优步】
A. 训练误差远小于预测误差
B. 训练误差与预测误差接近
C. 训练误差远大于预测误差
正确答案是A。
反复抛一枚硬币，直到抛出两次正面为止。我们期望要抛多少次？（默认这个硬币正反面的概率都是0.5）
【华为】
A. 4
B. 5
C. 6
甲、乙、丙三人去看了两场电影。
甲对A电影的评分是3，对B电影的评分是4。
乙对A电影的评分是5，对B电影的评分是3。
丙对A电影的评分是4，对B电影的评分是5。
根据这三个人的评分，求电影A、B的余弦相似。
【Yelp】
A. 0.48
B. 0.94
C. 1.26
如果你理解余弦相似、并且对数据有一定的敏感度，这道题不需要计算。
有两组数据
X
和
Y
，已知
Y
=
2
X
，（例如
X
=
{
1
,
2
,
3
,
5
,
4
}
，
Y
=
{
2
,
4
,
6
,
10
,
8
}
），那么
X
和
Y
的相关系数是多少？
【Youtube, Google】
A. 0
B. 1
C. 2
统计常识，不需要计算。
下面哪个集合不是凸集？
【顺丰科技、Target】
A.
{
(
x
,
y
)
|
x
−
1
>
0
,
y
>
0
}
B.
{
(
x
,
y
)
|
x
2
+
y
2
>
1
}
C.
{
x
|
x
>
0
}
对于基于决策树的xgboost模型，它的正则化是针对下列哪项？
【LinkedIn、Facebook、Lyft】
A. 树的个数
B. 数据的平衡度
C. 树的复杂度
正确答案是C。
针对下面三种带有正则项的模型，哪个模型会保留更少的特征？
【腾讯、Twitter】
A. LASSO
B. Ridge
C. ElasticNet
我们在下面的二元标签的数据集上训练一个线性SVM模型
+
：
(
−
1
,
1
)
,
(
1
,
−
1
)
,
(
−
1
,
−
1
)
−
：
(
1
,
1
)
,
(
2
,
0
)
,
(
2
,
1
)
这个模型中的支持向量是哪些？
【阿里云、C3IoT】
A.
(
−
1
,
1
)
,
(
1
,
1
)
,
(
2
,
1
)
B.
(
−
1
,
1
)
,
(
−
1
,
−
1
)
,
(
2
,
1
)
C.
(
−
1
,
1
)
,
(
1
,
−
1
)
,
(
1
,
1
)
,
(
2
,
0
)
如果你理解SVM，在坐标轴中画出点，一眼就能看出答案。
在神经网络中常用的激活函数中，下列哪个函数可以返回负数？
【微软Microsoft】
A. ReLU
B. Sigmoid
C. tanh
给定一组样本，我们想通过T检验验证其总体均值的取值。已知单侧T检验的p值是
α
，那么同样的情形下，双侧T检验的p值是多少？
【Adobe】
A.
2
α
B.
α
/
2
C. 以上都不对
上一题
查看提示
下一题
提交并查看分数
数据科学、机器学习 自测题
测试结果：
问题数量：
10
答对问题数：
0
得分：
0
不错哦，继续加油！
不大给力哦，学习学习再学习！
重做一遍？
查看答案
查看更多题库
欢迎回来
×
还没有注册过？点击
注册
。
欢迎注册SofaSofa！
×
请口算并用汉字输入答案('一二三四五六七八九')
注册过啦？请直接
登录
吧！
