题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

使用LASSO模型拟合数据集X。如果人为增大X的特征X^k的取值,其他设置保持不变,那么

A.X^k对应的回归系数变大

B.X^k对应的回归系数变小

C.特征X^k会保留在模型中

D.特征X^k会被舍弃

答案
B、X^k对应的回归系数变小
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第1题

在机器学习扩展库sklearn中,Lasso是可以估计稀疏系数的线性模型,尤其适用于减少给定解决方案依赖的特征数量的场合。如果数据的特征过多,而其中只有一小部分是真正重要的,此时选择Lasso比较合适。
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第2题

非线性模型中,当其他自变量保持不变,X1 变化△X1,因变量的期望值的变化量为:

A.△Y = f(X1 + X1, X2,... Xk).

B.△Y = f(X1 + △X1, X2 + △X2,..., Xk+ △Xk)- f(X1, X2,...Xk).

C.△Y = f(X1 + △X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk).

D.△Y = f(X1 + X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk).

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第3题

在机器学习中,如果数据较少,同时采用的模型较复杂,得到的模型在给定的训练集上误差非常小,接近于0,但是在训练集之外的数据上预测效果很差,这种现象称为()。

A.欠拟合

B.过拟合

C.损失函数

D.经验风险

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第4题

如果其他各种条件均保持不变,当X商品的替代品Y商品的价格上升时,对X商品的需求将()

A.增加

B.减少

C.不变

D.难以确定

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第5题

设X服从正态分布X ~ N(μ, σ2) 则随着σ的增大,概率P{|X - μ| < σ} () .

A.单调增加

B.单调减少

C.保持不变

D.增减不变

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第6题

设X服从正态分布X ~ N(μ, σ2) 则随着σ的增大,概率P{|X - μ| < σ} () .

A.单调增加

B.单调减少

C.保持不变

D.增减不变

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第7题

在机器学习中,如果数据较少,同时采用的模型较复杂,得到的模型在给定的训练集上误差非常小,接近于0,但是在训练集之外的数据上预测效果很差,这种现象称为()。

A.欠拟合(under-fitting)

B.过拟合(over-fitting)

C.损失函数(loss function)

D.经验风险(empirical risk)

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第8题

设X服从正态分布X ~ N(μ, σ2) 则随着σ的增大,概率P{|X - μ| < σ} () .

A.单调增加

B.单调减少

C.保持不变

D.增减不变

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第9题

使用相关系数和回归系数作为效应指标进行Meta合并时,下列说法正确的是

A.在资料提取时,尽可能提取单因素回归模型中的回归系数

B.回归系数和相关系数不等同,不能直接合并

C.不同形态的研究因素X的回归系数,可以直接合并

D.相同的研究因素X在不同的回归模型中估计的回归系数,可以直接合并

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第10题

如果事务T对某个数据R加上了X锁,那么在T对数据R解除封锁之前,不允许其他事务再对R加X锁。
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