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提问人：网友a253985400 发布时间：2022-01-07

[主观题]

下列关于梯度下降（Gradient descent ）法的描述错误的是

A、梯度下降是利用一阶的梯度信息找到代价函数局部最优解的一种方法

B、通常会先初始化一组参数值, 在这个值之上，用梯度下降法去求出下一组的值。由于是梯度下降的，所以损失函数的值在下降。当迭代到一定程度，损失函数取值趋于稳定，此时的参数取值即为要求得的值

C、学习速率的选取很关键，如果学习速率取值过大，容易达不到极值点甚至会发散，学习速率太小容易导致收敛时间过长

D、其中的学习速率是模型参数，而不是超参数

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更多“下列关于梯度下降（Gradient descent ）法的描述错误的是”相关的问题

第1题

下列关于避免双重征税的税收协定描述错误的是()。

A、世界上既有双边的税收协定也有多边的税收协定

B、税收协定对签约国(地区)都具有法律约束力

C、若签约国对既有税收协定的具体条款达成一致的修改意见时，可以通过议定书的形式对既有协定进行修改

D、当税收协定与一国国内法对税务事项有不同规定时，通常优先适用国内法规定

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第2题

下面的一段python程序是使用scikit-learn来构建线性回归模型，其中最后一条语句的目的是得到X_test的预测结果，则空格内应该填入的函数为 from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]] y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] model = LinearRegression() model.fit(X, y) X_test = [[8, 2], [9, 0], [11, 2], [16, 2], [12, 0]] y_test = [[11], [8.5], [15], [18], [11]] predictions = model. (X_test)

A、predict

B、get

C、pred

D、learn

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第3题

scikit-learn中的逻辑回归解决方案“liblinear”使用的是CD优化（即coordinate descent，坐标下降）算法，则下面的描述错误的是：

A、CD是一种梯度优化算法

B、在每次迭代中，该方法在当前点处沿一个坐标方向进行一维搜索以求得一个函数的局部极小值。在整个过程中循环使用不同的坐标方向

C、该方法从一个初始的猜测值以求得函数的局部最优值。该方法需要迭代进行

D、如果在某次迭代中，函数得不到优化，说明一个驻点已经达到。但是对于非平滑函数，坐标下降法可能会在在非驻点中断执行

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第4题

在scikit-learn中，如何处理多类分类（Multi-class classification）问题？

A、scikit-learn无法实现多类分类

B、scikit-learn只能用one-vs.-all实现多类分类

C、scikit-learn只能用one-vs.-the-rest方法实现多类分类

D、scikit-learn可以使用one-vs-one或one-vs.-the-rest方法实现多类分类，即将多类分类问题转化为构建若干个两类的分类器

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第5题

下图是哪种函数的曲线？ [图]A、sigmoidB、tanhC、ELUD、Re...

下图是哪种函数的曲线？

A、sigmoid

B、tanh

C、ELU

D、ReLU

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第6题

下面的一段python程序，其目的是显示下面的哪一种函数的图形？ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.axis([-6, 6, 0, 1]) plt.grid(True) X = np.arange(-6,6,0.1) y = 1 / (1 + np.e ** (-X)) plt.plot(X, y, 'b-') plt.show()

A、tanh

B、ELU

C、sigmoid

D、ReLU

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第7题

下图中的三条曲线是分别是线性回归、二次回归以及100次多项式的回归的曲线，则为了实现生成多项式特征，需要使用的import语句是？

A、import matplotlib.pyplot as plt

B、import numpy as np

C、from scipy.stats import norm

D、from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

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第8题

下面关于岭（Ridge）回归的描述正确的是

A、岭回归使用L1正则化

B、岭回归使用L2正则化

C、岭回归使用L1+L2正则化

D、岭回归不使用正则化

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第9题

下面关于弹性网（Elastic net）的描述正确的是

A、弹性网使用L1正则化

B、弹性网使用L2正则化

C、弹性网使用L1+L2正则化

D、弹性网不使用正则化

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