映客2020春招算法D卷
时长:120分钟 总分:100分
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题型介绍
| 题型 | 单选题 | 多选题 | 填空题 | 简答题 |
|---|---|---|---|---|
| 数量 | 16 | 4 | 3 | 4 |
3.
下列算法段中，时间复杂度为（）for(i=1i<=ni++){f...
下列算法段中，时间复杂度为（）
for(i=1i<=ni++)
{
for(j=1j<=ij++)
{
x=0
for(k=1k<=nk++)
x+=a*b
}
}
4.
在有监督学习中，我们如何使用聚类方法？（）(1).我们可以先创建聚类类别,...
在有监督学习中， 我们如何使用聚类方法？（）
(1).我们可以先创建聚类类别, 然后在每个类别上用监督学习分别进行学习
(2).我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习
(3).在进行监督学习之前，我们不能新建聚类类别
(4).我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
5.
假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7×7，具有零...
假设你在卷积神经网络的第一层中有 5 个卷积核，每个卷积核尺寸为 7×7，具有零填充且步幅为 1。该层的输入图片的维度是 224×224×3。那么该层输出的维度是多少？（）
11.
对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是（）(1...
对应GradientBoosting tree算法， 以下说法正确的是（）
(1).当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合
(2)10.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合
(3)10.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance
(4)10.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias
15.
在训练完SVM之后，我们可以只保留支持向量，而舍去所有非支持向量。仍然不会...
在训练完 SVM 之后，我们可以只保留支持向量，而舍去所有非支持向量。仍然不会影响模型分类能力。（）
16.
仅仅知道变量的均值（Mean）和中值（Median），能计算的到变量的偏斜...
仅仅知道变量的均值（Mean）和中值（Median），能计算的到变量的偏斜度（Skewness）。（）
18.
（多选）假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1...
（多选）假设我们要解决一个二类分类问题, 我们已经建立好了模型, 输出是0或1, 初始时设阈值为0.5, 超过0.5概率估计, 就判别为1, 否则就判别为0 如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法, 正确的是（）
19.
（多选）假如我们利用Y是X的3阶多项式产生一些数据（3阶多项式能很好地拟合...
（多选）假如我们利用 Y 是 X 的 3 阶多项式产生一些数据（3 阶多项式能很好地拟合数据）。那么，下列说法正确的是？（）
25.
二维数组寻值
在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个程序，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数（注意：请实现一个时间复杂度最低的算法）
