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單項選擇題

我們還可以借助于稱為“normal equation”的分析方法來計算線性回歸的系數(shù)，關于normal equation，下面哪個（些）說法是正確的？（）1.我們不必選擇學習速度2.當特征值很多的時候，就會變慢3.不需要迭代

A.1和2
B.1和3
C.2和3
D.1，2和3

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單項選擇題

數(shù)據(jù)的趨勢看起來像是自變量X的二階趨勢。對于訓練集來說，更高階數(shù)（右圖）多項式可能會更精確，但很有可能在測試集上會預測失敗。而觀察左邊的圖，你會得到最大的訓練誤差，因為這個模型欠擬合。以下哪些指標可用于評估回歸模型？（）1.R平方2.調(diào)整后的R平方3.F檢驗4.RMSE /MSE /MAE

A.2和4
B.1和2
C.2，3和4
D.以上所有

單項選擇題

下面的可視化圖顯示了對于相同訓練數(shù)據(jù)的三種不同模型的擬合情況（藍線）。從中你能得到怎樣的結論？（）1.第一個模型的訓練誤差比第二個和第三個模型大。2.對于這個回歸問題，第三個模型是最好的，因為其訓練誤差最小。3.第二個模型魯棒性比第一個和第三個模型更強，因為它對于不可見部分數(shù)據(jù)的表現(xiàn)更好4.相對于第一個和第二個模型來說，第三個模型過擬合了。5.所有的模型都一樣，因為我們沒有看到測試數(shù)據(jù)集。

A.1和3
B.1和2
C.1，3和4
D.只有5