以上都不正确 答案: B 当使用不平衡数据集的时候，准确率不能作为性能的指标，因为 99%（正如上文提到的）可能只是预测多数类别正确，但是往往重要的是少数的类（1%）。...当我们增加用于分割的最小样本数时，我们总是试图得到不会过拟合数据的算法。 当我们增加用于分割的最小样本数时, 数据会过拟合。 当我们减少用于拟合各个基本学习者的样本的分数时，我们总是希望减少方差。...当我们减少用于拟合各个基本学习者的样本的分数时，我们总是希望减少偏差。...A) B B) A C) D D) C E) 不确定 答案：B KNN 算法的原理是为观测变量寻找 K 个最近邻居，将邻居中的多数的标签赋给观测变量。所以决策边界不会是线性的。因此，选择 B。...以上没有正确的 答案: DR-squared 不能确定系数估计和预测是否有偏差，这就是为什么我们要评估残差图。
如果能适当的增加自己的正确率，又能挺高自己的自信心（当然，前提是作业你都是自己做的），那么，我们对上机的畏惧就不会有那么深了。因此，本文将介绍一种方法在上机之前获取选择题的答案。...在这之前，我来简单讲一下视听说这个网页选择题答案正确与否的判断方式。...我们在每一小题选择好一个选项后，后台都会将你选择的答案存到变量bt[i]中（应该是这个吧，我有点忘记了），当你几个选项都选完并提交之后之后，机器将在本地判断你的每个选项对不对，然后计算出你的分数。...没错，就是本地而不是先上传到服务器判断完了再返回一个分数。这就给了我们一个提前知晓答案的路子。 前面说了，答案的正确与否是在本地判断的，那么，我们只要在本地网页本地网页文件中找到判断答案的语句就好了。...因为一般搜索出来的结果都只有一两个。当你看到和下图中差不多样子，那么，你就成功了。 注意：本教程不是让你直接抄答案，而是让你能够在做完提交前对一下答案，防止打错了，并增加答题速度的。
因此KDnuggets编辑一起为这些问题编写了参考答案。我也额外增加了一个非常关键的问题——第21个问题，这个问题在原先的20个问题版本中被隐藏了。 以下就是问题的答案。...受制于篇幅，我们仅在本文中列出前11个问题的答案。 Q1，解释什么是正规化，以及它为什么很有用。 由Matthew Mayo回答 正规化指向模型中增加一个调谐参数增加平滑度，以防止过度拟合现象发生。...由Gregory Piatetsky回答 这个问题并没有正确答案，但下面是我敬佩的12个数据科学家，排名不分先后。 ?...在这种情况下，增加假阴性比假阳性好。 Q11，什么是选择偏差，它为什么很重要，以及我们如何避免它？ 由Matthew Mayo回答。 选择偏差，总的来说是误差因为非随机性取样的样本被引入的情形。...然而，当实际情况不允许随即采样时，重采样、提升方法和权重法都是可以用来避免选择偏差的方式。
相关但不包含答案文档的影响 相关但不包含答案文档设置为由检索器分配了较高的分数，但不包含答案的文档。下表是LLM在使用由黄金文档和不同数量相关但不包含答案的文档组成的提示进行评估时的结果。...实验结果表明，黄金文档的位置对RAG系统的性能有显著影响。 在添加相关但不包含答案文档的设置中，当黄金文档靠近查询语句时，模型的准确度最高。...相反，当黄金文档位于上下文中间或远离查询语句时，模型的准确度降低。 在无关文档的设置中，某些模型即使在噪声较多的情况下也能保持或提高性能。...沿着这一研究方向，作者测量了仅提供金标准文档的情况下注意力分数的熵，与添加随机文档的情况相对比。 结果发现，引入随机文档后，系统的熵增加了3倍。...为了方便评测，采用多项选择题的形式进行LLMs评估，将“正确答案”、“错误答案”以及“不确定”作为选择供LLMs选择。
，效率自然不会高。...整个过程主要是采用词向量模型构造问题句子的特征向量，通过贝叶斯算法进行意图分类，以及 采用余弦相似度算法计算问题和答案的匹配分数。...此时引擎会根据 匹配分数结合阈值进行分析，从而决定是直接返回答案，还是降级处理，所以有些场景下可能会返回多个候选答案，候选答案会根据分数降序排列。 如何让机器人说我想听的话？...用户提问后，如果系统没能给出满意的答案，用户可以通过新增问答对、修订答案 2 种方式来进行反馈，当系统给出多个候选答 案，但是正确答案没有排在首位时，用户可以通过标注最佳答案来 进行反馈。...可以定期让问答引擎自主学习用户的反馈，重新训练意 图分类器并更新问答语料库，当用户自己或其他用户再次问到相同 含义的问题时即可得到相应的答案。
如果我们的输出等于或长于任何参考语句，则惩罚分为 1。由于我们对分数做了乘法，这不会改变最终的输出。...我可以理解你为什么想逃避这块，因为句法分析往往需要密集的计算，并且每次评估时必须将所有输出进行句法分析，这就增加了一定的负担。...然而，当研究者们做了更多比较 BLEU 评分和人类判断的实验后，他们发现这种相关性并不总是很强烈，当评估不同任务时，其他测量指标往往与人类判断的关系更为密切。 还有哪些标准可以应用呢？...这意味着相比起正确匹配一个常见的 n 元模型，正确匹配一个罕见的 n 元模型更容易提高你的分数。 ROUGE，BLEU 的改进版，专注于召回率而非精度。...当满足以下几个条件时，我会推荐你使用 BLEU： 你在做机器翻译； 你在评估整个语料库； 你知道度量指标的局限性，并且已经准备好接受这些问题。 否则，我建议你另外找一个适合你特定问题的指标。
，效率自然不会高。...整个过程主要是采用词向量模型构造问题句子的特征向量，通过贝叶斯算法进行意图分类，以及 采用余弦相似度算法计算问题和答案的匹配分数。...此时引擎会根据 匹配分数结合阈值进行分析，从而决定是直接返回答案，还是降级处理，所以有些场景下可能会返回多个候选答案，候选答案会根据分数降序排列。 如何让机器人说我想听的话？...、修订答案 2 种方式来进行反馈，当系统给出多个候选答 案，但是正确答案没有排在首位时，用户可以通过标注最佳答案来 进行反馈。...可以定期让问答引擎自主学习用户的反馈，重新训练意 图分类器并更新问答语料库，当用户自己或其他用户再次问到相同 含义的问题时即可得到相应的答案。
但是如果只有在一匹马上下注的钱，那么根据概率你会选择哪匹马呢？ 在上面的讨论中，我们忽略了一个假设，这正是直观理解AUC的最基本方面。我如何判断这两匹马都属于这个类别呢?...如果把阈值提高到0.95上面提到的马x1和x2都会被拒绝。但是如果你的门槛是0.88，哪你会选择x2而拒绝x1。 也就是说，当涉及概率评分时分类结果将取决于0-1范围内阈值的选择。...但是如果你有上帝模型，它会直接输出0.0001,而你的阈值是0.1，因此你也不会在那匹马上下注，所以即使你是“傻瓜”，但上帝模型很好也可能给你正确的答案。...类似的当阈值过高(如0.99)时，你的模型给出的任何概率分数都可能低于阈值，因此每个实例都被预测为负例。在这种情况下，TPR和FPR都等于0。...所以当看到TPR和FPR之间的曲线时， 你会注意到曲线位于TPR > FPR的区域。通过AUC，你就知道它有多好。 为什么要在TPR和FPR之间画一条曲线呢?
限制和增加变量 去除异常值 选项： 1 2 1和2 都不能 答案：A 在数据点相对较少的时候，不推荐去除异常值，在一些情况下，对变量进行剔除或增加更合适。 Q5....是 否 不好说 以上都不对 答案：A 当K均值算法达到全局或局部最小值时，两次连续迭代所产生的数据点到簇的分配不会发生变化。 Q8. 以下哪项可能成为K均值的终止条件？ 对固定数量的迭代。...方差百分比是一个与簇数有关的函数，Elbow 方法关注的就是方差百分比：分析时应该选择多个簇，以便在添加另一个簇时，不会给出更好的数据建模。 Q31. 关于K均值聚类的描述正确的是？...但是，聚类结果（k=2）的 SSE 值太大了。当 k=6 时，SEE 的值会低很多，但此时平均轮廓系数的值非常高，仅仅比 k=2 时的值低一点。因此，k=6 是最佳的选择。 Q35....[0,1] (0,1) [-1,1] 以上都不是 答案：A F分数的最小可能值是0，最大可能值是1。1表示每个数据点都被分配给了正确的聚类，0表示聚类分析的旋进和（或）回调为0。
B）学习时听音乐可以提高记忆力，但实际上记忆力并没有提高。 C）学习时听音乐不会提高记忆力，但实际上记忆力提高了。 答案：（B） 第一类错误意味着当假设的结论实际上为真时，我们却拒绝了零假设。...B）R2可能增加也可能减少，但调整后的R2总是增加。 C）当为模型引入新的变量时，R2和调整后的R2总是增加。 D）R2和调整后的R2都有可能增加或减少，依赖于引入的变量。...只有当新的预测变量改进了模型且超过预期时，调整后的R2才会增加。当预测变量对模型的改进低于预期时，调整后的R2将减少。 34）在散点图中，回归线上面或下面的点到回归线的垂直距离称为____？...A）增加1磅 B）增加5磅 C）增加125磅 D）以上都不是 答案：（B） 观察给定方程y = 120 + 5x， 如果身高增加1个单位，则体重将增加5磅。因为截距120是不变的，不会贡献差异。...A）正确 B）错误 答案：（A） 该表述正确。皮尔森（Pearson）相关性评估了两个连续变量之间的线性相关关系。 当一个变量的变化与另一个变量的变化成比例时，相关关系是线性的。
单项选择题共35题，大题得分：62.0，大题满分：70.01.函数计算外移的作用？A. 增加计算量 B. 减少计算量 C. 减少冗余查询 D....改变关联顺序 2.0（本题分数：2.0）学员答案：B正确答案：B2.以下哪个说法是正确的（）？A. 查看复制槽状态时，restart_lsn应该等于0或 限接近于0 B....数据分发 答错了0.0（本题分数：2.0）学员答案：D正确答案：A31.以下那种情况不会导致大量的空闲事务会话 （）？A....统计任务执行的情况，监控任务执行过程中产生的告警信息 2.0（本题分数：2.0）学员答案：C正确答案：C多项选择题共5题，大题得分：12.0，大题满分：20.0本项有2~4个正确选项1.在分布式数据库中数据倾斜会导致什么情况...：错误正确答案：错误3.ACC接入要监控的分布式集群时，仅需要填写GTM节点的信息。
我先举个很容易理解的例子：假设你们学校有 10 个班，你已经计算出了每个班的最高考试成绩。那么现在我要求你计算全校最高的成绩，你会不会算？...那么现在我让你计算全校学生中的最大分数差，你会不会算？可以想办法算，但是肯定不能通过已知的这 10 个班的最大分数差推到出来。...二、dp 数组的遍历方向 我相信读者做动态规划问题时，肯定会对dp数组的遍历顺序有些头疼。...，有时候发现正向反向遍历都可以得到正确答案，比如我们在 团灭 LeetCode 股票买卖问题 中有的地方就正反皆可。...现在，你应该理解了这两个原则，主要就是看 base case 和最终结果的存储位置，保证遍历过程中使用的数据都是计算完毕的就行，有时候确实存在多种方法可以得到正确答案，可根据个人口味自行选择。
涉及到编码问题的时候，沟通是关键 一个在工作时需要帮助却能和人正确沟通的求职者比那些能轻松解决问题的求职者甚至更好。 了解这是哪种问题。有两种类型的问题： 1.编码。...使用“我们”来代替“我”，例如，“如果那个时候我们做广度优先搜索的话，就能及时/准时得到解决方案。”如果让你选择在纸上还是在白板上编码的话，选白板。...请记住，面试官通常更在乎的，是你能否巧妙地从几个不同的角度去揭示问题，而不是一根筋走到底地坚持正确答案。 解决问题的简单版本 不知道如何找到集合中的第4大条目？...写一个简洁低效的解决方案，然后对其进行优化。竭尽全力。尽一切可能的方法得到某种答案。 讲讲自己的思路 讲一讲你知道什么。讲一讲你认为什么可能工作以及为什么无效的原因。...浏览解决方案，大声地讲，输入一个例子 当程序运行时记录下变量保存的值——如果你只是记在脑子里，不会让你赢得任何加分。这有助于你发现bug和消除面试官的困惑。
当零样本无法让模型正常工作时，建议在提示中提供演示或示例。接下来，我们将讨论称为少样本提示的方法。...Few-shot提示的限制 标准 few-shot 提示在许多任务上都表现良好，但仍不是一种完美的技术，特别是处理更复杂的推理任务时。让我们来演示一下为什么会这样。...现在我是70岁，所以她的年龄是70-3=67。答案是67。 输出值 2： 当叙述者6岁时，他的姐姐的年龄是他的一半，也就是3岁。现在叙述者当了70岁，他的姐姐就会有70-3=67岁。答案是67。...输出值 3： 当我6岁时，我的姐姐的年龄是我的一半，也就是3岁。现在我是70岁，她就是我的年龄的一半，也是35岁。答案是35。 。...知识: 当来自汗水、呼吸和周围湿度的水蒸气降落在冷表面上、冷却，并变成微小的液滴时，眼镜镜片上会出现凝结物，形成你看到的雾状膜。你的镜片相对于你的呼吸来说会比较凉，特别是当外界空气很冷时。
d.根据相关表提出相关性高的特征 A.a和b B.b,c和d C.a,b和d D.以上全部 答案：D 解析：“前向”搜索和“后向”搜索是特征选择的两种主要方法；使用前面两种方法失败时，第三种方法在一个大数据集中则非常有效...不确定 答案：B 解析：由图可知，当主成分为30时，方差最大且主成分个数最小。 27.下列关于“集成学习”说法正确的是？...a.当分裂所需最小样本数增加时，模型拟合不足 b.当分裂所需最小样本数增加时，模型拟合过度 c.降低拟合个体学习器样本的分数可以降低方差 d.降低拟合个体学习器样本的分数可以减少偏差...36.在一个线性回归模型中增加新的变量，下列说法正确的是？...答案：D 解析：模型中增加预测变量，R^2都会增加或者保持不变；总体上，调整的R^2可能增大也可能减小。
总体分数 下图展示了整体分数的分布情况，可以帮助你评估自己的成绩。...以上都不是 答案：B 大特征值è更小的系数è更小的Lasso惩罚项è更容易被保留 17 关于特征值选择，下面关于Ridge回归或Lasso回归的说法，那个是正确的？ A....我们不必选择学习速度 2. 当特征值很多的时候，就会变慢 3....错 答案：A 27 假设我对数据应用逻辑回归模型，并得到训练精度X和测试精度Y.现在我想在数据中添加几个新特性。请选择正确的选项。 注意：其他的参数都是相同的。 1....A. 1和3 B. 1和4 C. 2和3 D. 2和4 答案：A 具体来说，我们可以看到，当lambda为0时，我们得到我们的最小二乘解。当λ达到无穷大时，我们得到非常小的系数，趋向于0。
Objectness loss 项教会了网络如何预测正确的IoU，而坐标损失则教会了网络如何预测更好的边界框（最终将IoU推向1.0） ```类别置信度 = 类别分数 * objectness loss...`` 在推理时，我们通常会对每个对象预测有多个具有不同覆盖范围的边界框。...我们希望后处理算法选择以最精确方式覆盖对象的边界框。我们还希望选择能够为对象提供正确类别预测的边界框。算法如何知道选择哪个边界框？...通过这样做，在训练期间将不会控制客观性分数。 为什么objectness损失会随着图像大小而变化？其受到正样本和负样本之间极度不平衡的影响。...当图像放大时，其中的对象数量保持不变，因此不平衡性增加（变得更糟）。损失增益将按比例进行补偿。
举个例子，如果把“回归”看作是一把剑，它可以轻松地将一部分数据大卸八块，但面对高度复杂的数据时却无能为力。...正确 错误 答案：B 支持向量以外的点并不会影响决策边界。 3. SVM中的泛化误差代表什么？...数据线性可分 数据干净、格式整齐 数据有噪声，有重复值 答案：C 当数据集有大量噪声和重叠点时，要想得到一个清晰的分类超平面非常困难。 10....假设你选取了高Gamma值的径向基核（RBF），这表示： 建模时，模型会考虑到离超平面更远的点 建模时，模型只考虑离超平面近的点 模型不会被数据点与超平面的距离影响 答案：B Gamma参数会调整远离超平面的数据点对模型的影响...在下一次训练时，应该采取下列什么措施？ 增加数据点 减少数据点 增加特征 减少特征 答案：C 最好的选择就是生成更多的特征。 17.
一个在工作时需要帮助却能和人正确沟通的求职者比那些能轻松解决问题的求职者甚至更好。 了解这是哪种问题。有两种类型的问题： 编码。面试官希望你能针对问题写出简洁高效的代码。 闲聊。...说一说你认为哪些会有用，以及为什么没用的原因。这同样适用于琐碎的闲聊问题。当面试官要求你解释Javascript闭包的时候，“这与范围有关，不妨把它放到一个函数中”可能会让你得到90％的分数。...写一个简洁低效的解决方案，然后对其进行优化。竭尽全力。尽一切可能的方法得到某种答案。 讲讲自己的思路。讲一讲你知道什么。讲一讲你认为什么可能工作以及为什么无效的原因。...当程序运行时记录下变量保存的值——如果你只是记在脑子里，不会让你赢得任何加分。这有助于你发现bug和消除面试官的困惑。 寻找差一错误。你的for循环是不是应该使用“<=”来代替“<”？ 测试边缘情况。...但是如果你现在就能克服这个难题，那么当面试的时候，你就不会觉得笨拙和不顺手了。 本文中的实践问题只是提供了每个面试过程的线索要点，没有真正的金科玉律，在真正面试时还需实际问题实际解决。
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