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- 1.下列关于训练模型的说法中，错误的是______。 选项： A:训练模型的过程，就是计算损失函数梯度，迭代更新模型参数; B:只采用训练集来更新模型参数; C:训练集和测试集都参与了对模型参数的更新; D:训练集和测试集的误差都需要被记录下来
- 2.在机器学习中，训练集和测试集的主要区别是什么？ 选项： A:训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能 B:训练集用于评估模型性能，测试集用于训练模型 C:训练集和测试集都用于训练模型 D:训练集和测试集都用于评估模型性能
- 3.以下关于训练集、验证集和测试集说法错误的是( )。 选项： A、验证集用于调整模型参数 B、测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力 C、训练集用于估计模型参数 D、训练集是用来评估模型性能
- 4.在深度学习中，哪些因素可能导致模型过拟合？（） 选项： A:复杂的模型结构 B:小的数据集 C:高学习率 D:长时间训练
- 5.假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题，logistics回归需要很长时间才能训练。如何提高训练速度?( ) 选项： A:A.降低学习率，减少迭代次数 B:B.降低学习率，增加迭代次数 C:C.提高学习率，增加迭代次数 D:D.增加学习率，减少迭代次数
- 6.以下属于解决模型欠拟合的方法是( ) 选项： A:增加训练数据量 B:对模型进行裁剪 C:增加训练过程的迭代次数 D:正则化
- 7.以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是（ ）。选项： A:测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力 B:训练集是用来训练以及评估模型性能 C:验证集用于调整模型参数 D:其余
- 8.机器学习将样本数据集拆分成训练集和测试集,下列哪种说法是错误的?( )A.传统统计学评价模型好坏的标准是训练集上预测值与实际值的拟合程度B.机器学习评价模型好坏时更关注其泛化能力,即对未知新样本的预测能力C.机器学习中,训练模型应当同时使用训练集和测试集D.机器学习中,评价模型应当只使用测试集
- 9.在机器学习中，模型的泛化能力是指 选项： A、模型的训练速度 B、模型在训练集上的性能 C、模型在未知数据上的性能 D、模型的复杂度
- 10.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（） 选项： A:模型学习到了样本的一般性质 B:学习迭代次数过多 C:训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度 D:训练集和测试集特征分布不一致
- 11.在机器学习中，如果模型训练时出现了过拟合，下面哪个操作是不合适的？ 选项： A:增加训练数据 B:减小模型复杂度 C:增加模型的层数 D:使用正则化方法
- 12.下面关于模型预测性能的评估以及交叉验证，说法正确的是（） 选项： A: 从训练集中得到的模型，用训练集的数据得到的预测准确率一般会比用测试集得到的预测准确率低 B: 需要把数据分成训练集和测试集，用测试集来评估从训练集学习得来的模型的预测性能，是因为从训练集学习得来的模型可能对于训练集的数据拟合得很好，但是对于训练集以外的数据没有太大的泛化能力 C: 课程中的交叉验证，把数据集分成了5份，其中4份作为训练集，剩下一份作为测试集，这种方法叫做留一交叉验证法 D: 在scikit-learn包里面使用交叉验证方法，可以使用代码：from sklearn import cross_validation
- 13.下面关于模型预测性能的评估以及交叉验证，说法正确的是（） 选项： A: 在scikit-learn包里面使用交叉验证方法，可以使用代码：from sklearn import cross_validation B: 课程中的交叉验证，把数据集分成了5份，其中4份作为训练集，剩下一份作为测试集，这种方法叫做留一交叉验证法 C: 需要把数据分成训练集和测试集，用测试集来评估从训练集学习得来的模型的预测性能，是因为从训练集学习得来的模型可能对于训练集的数据拟合得很好，但是对于训练集以外的数据没有太大的泛化能力 D: 从训练集中得到的模型，用训练集的数据得到的预测准确率一般会比用测试集得到的预测准确率低
- 14.(多选，４分)一个好的学习训练模型应该是?（）A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率)B、模型应该简单（防止过拟合）C、将模型函数正则化
- 15.多选题：以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）选项：A:学习迭代次数过多B:模型学习到了样本的一般性质C:训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度D:训练集和测试集特征分布不一致
- 16.假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题，logistics回归需要很长时间才能训练。如何提高训练速度?( ) 选项： A:降低学习率，减少迭代次数$;$ 降低学习率，增加迭代次数$;$ 提高学习率，增加迭代次数$;$ 增加学习率，减少迭代次数$;$ B:降低学习率，减少迭代次数$;$ 降低学习率，增加迭代次数$;$ 提高学习率，增加迭代次数$;$ 增加学习率，减少迭代次数$;$ C:降低学习率，减少迭代次数$;$ 降低学习率，增加迭代次数$;$ 提高学习率，增加迭代次数$;$ 增加学习率，减少迭代次数$;$ D:降低学习率，减少迭代次数$;$ 降低学习率，增加迭代次数$;$ 提高学习率，增加迭代次数$;$ 增加学习率，减少迭代次数$;$
- 17.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）A.模型学习到了样本的一般性质B.学习迭代次数过多C.训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度D.训练集和测试集特征分布不一致
- 18.下面关于深度学习的描述，哪个说法是错误的？ 选项： A:池化在卷积神经网络中可以减少较多的计算量，减少过拟合的问题; B:通道数量越多，获得的特征图也就越多; C:网络的层次越深，其参数越多，训练时间越久; D:网络结构的层次越深，其学习的特征可能越多，性能可能越好
- 19.在机器学习中，测试数据集的主要作用是（）。 选项： A:训练模型 B:验证模型性能 C:调整模型参数 D:预测新数据
- 20.测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。 选项：A、正确B、错误
- 21.简述模型训练中训练集、测试集、验证集的含义。 ( ) 训练集：用于训练模型的数据集 测试集：用于评估模型性能的数据集 验证集：用于微调模型超参数的数据集
- 22.在机器学习过程中，训练过程中使用的数据样本集合称为 选项： A:训练集 B:结果集 C:模型集 D:学习集
- 23.哪个选项描述了集成学习中常用的“Bagging”方法的主要思想？（ ）选项： A:通过数据抽样生成多个不同的子数据集，并在每个子数据集上训练一个独立的模型 B:将数据集随机划分为多个子数据集，并在每个子数据集上训练一个独立的模型 C:通过交叉验证生成多个不同的子数据集，并在每个子数据集上训练一个独立的模型 D:ABC都不正确
- 24.关于神经网络，下列说法正确的是？（ ）选项： A:增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率 B:增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率 C:减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率 D:减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
