40 problems

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46 AIMC045   AI-MC-045 带有已知类别标签的客户流失预测，通常属于？ 0 / 0 2
47 AIMC046   AI-MC-046 模型训练集准确率很高，验证集准确率明显偏低，且差距随训练增加而扩大，优先考虑？ 0 / 0 2
48 AIMC047   AI-MC-047 在其他条件不变时，L2正则化最直接作用于？ 0 / 0 5
49 AIMC048   AI-MC-048 梯度下降更新w←w-η∇L(w)中，η表示？ 0 / 0 5
50 AIMC049   AI-MC-049 某线性分类器以z=w·x+b≥0判为1，w=(2,-1)、x=(3,4)、b=-1，结果是？ 0 / 0 5
70 AIMC069   AI-MC-069 预测房屋成交价格最直接属于？ 0 / 0 2
71 AIMC070   AI-MC-070 在没有客户类别标签时按行为相似性分组，常用哪类任务？ 0 / 0 2
72 AIMC071   AI-MC-071 模型训练和验证误差都很高，首先考虑？ 0 / 0 2
73 AIMC072   AI-MC-072 决策树深度无限增大，训练误差下降而验证误差上升，合理调整是？ 0 / 0 2
74 AIMC073   AI-MC-073 学习率过大导致损失剧烈震荡，合理尝试是？ 0 / 0 5
75 AIMC074   AI-MC-074 增加正则化强度后训练和验证性能都下降，说明？ 0 / 0 5
76 AIMC075   AI-MC-075 基线模型用于项目开发，主要价值是？ 0 / 0 5
77 AIMC076   AI-MC-076 用验证集选择超参数后，该验证分数能否视为完全独立的最终测试？ 0 / 0 5
78 AIMC077   AI-MC-077 分类模型输出0.9概率，就能保证该样本90%正确吗？ 0 / 0 5
79 AIMC078   AI-MC-078 选取可解释模型的主要业务考虑是？ 0 / 0 8
105 AIMC104   AI-MC-104 线性回归预测ŷ=2x+3，x=4，预测为？ 0 / 0 2
106 AIMC105   AI-MC-105 参数w=3、梯度2、学习率0.1，一次梯度下降后w为？ 0 / 0 2
107 AIMC106   AI-MC-106 样本真实值10、预测值8，平方误差为？ 0 / 0 2
108 AIMC107   AI-MC-107 两特征权重为1、-2，输入4、1，偏置-1，线性分数为？ 0 / 0 2
109 AIMC108   AI-MC-108 两样本绝对误差分别为2和6，平均绝对误差为？ 0 / 0 2
126 AIMC125   AI-MC-125 客服希望用已标注历史工单预测“还需处理多少小时”，输出是非负连续数值。与流失分类相比，应采用哪类任务定义？ 0 / 0 2
127 AIMC126   AI-MC-126 小样本训练中，训练损失持续下降，验证损失在第8轮最低后回升。所有轮次仅使用训练集更新参数。优先选用哪个检查点？ 0 / 0 2
128 AIMC127   AI-MC-127 模型含两个同尺度权重方案：(3,4)与(0,5)。若L2项定义为λΣw²且λ相同为正，两者的正则惩罚关系是？ 0 / 0 5
129 AIMC128   AI-MC-128 一次更新时损失对参数w的梯度为负，学习率为正，采用w新=w旧−η梯度。更新后w如何变化？ 0 / 0 5
130 AIMC129   AI-MC-129 线性分类器先计算g，再按g≥0判为1。样本恰位于决策边界g=0，接口规定输出类别并保留原始分数，结果应为？ 0 / 0 5
150 AIMC149   AI-MC-149 房价模型输出连续预测值，业务另要求判断是否超过预算。合理的模型与业务规则组合是？ 0 / 0 2
151 AIMC150   AI-MC-150 没有客户类别标签，聚类得到4群。要检验其业务可用性，最合适的后续工作是？ 0 / 0 2
152 AIMC151   AI-MC-151 模型训练误差和验证误差均高。加入更多有业务依据的特征后两者同时下降且差距不扩大，这更支持哪个判断？ 0 / 0 2
153 AIMC152   AI-MC-152 树深候选为3、6、12，验证误差分别12%、8%、11%，训练误差随深度下降。按此验证结果的候选选择是？ 0 / 0 2
154 AIMC153   AI-MC-153 固定数据、初始化和优化器，仅把学习率从0.1降到0.001，损失由发散转为缓慢下降。下一步更合理的实验是？ 0 / 0 5
155 AIMC154   AI-MC-154 三个正则化系数0、1、100对应验证误差10%、7%、18%，且100时训练误差也高。候选中应优先保留哪个？ 0 / 0 5
156 AIMC155   AI-MC-155 新分类模型准确率96%，业务“全部判为多数类”的基线准确率97%。只以同一独立集准确率为验收指标，应如何判断？ 0 / 0 5
157 AIMC156   AI-MC-156 开发人员试了200组超参数，挑选验证分数最高的一组。准备给出最终成绩，下一步应使用什么数据？ 0 / 0 5
158 AIMC157   AI-MC-157 100个模型评分约为0.8的样本，实际仅40个为正类。针对这个分数区间，最直接的问题是？ 0 / 0 5
159 AIMC158   AI-MC-158 信贷人员需要解释单笔拒绝的主要输入因素。哪项输出更能支持复核？ 0 / 0 8
185 AIMC184   AI-MC-184 线性回归ŷ=3x−2，x=5，预测为？ 0 / 0 2
186 AIMC185   AI-MC-185 参数w=2、梯度−3、学习率0.2，一次梯度下降后w为？ 0 / 0 2
187 AIMC186   AI-MC-186 真实值4、预测值7，该样本平方误差为？ 0 / 0 2
188 AIMC187   AI-MC-187 权重(2,−3)、输入(1,2)、偏置4，线性分数是？ 0 / 0 2
189 AIMC188   AI-MC-188 三个样本绝对误差1、2、9，MAE为？ 0 / 0 2
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