岭回归（Ridge Regression）主要用于处理什么问题（）

单项选择题岭回归（Ridge Regression）主要用于处理什么问题（）

A.分类问题
B.回归问题中的多重共线性
C.高维数据的降维
D.解决非线性问题

1.单项选择题Fisher判别分析（FDA）在机器学习中通常用于什么目的（）

A.数据可视化
B.降维
C.增加模型的预测力
D.建立概率模型

2.单项选择题隐马尔可夫模型（HMM）主要用于解决什么问题（）

A.图像识别
B.语音识别
C.文本分类
D.社交网络分析

3.单项选择题Laplace分布在贝叶斯统计中通常与哪项假设相关联（）

A.线性回归的残差
B.分类任务的先验概率
C.稀疏信号的重建
D.高斯混合模型的组成部分

4.单项选择题局部加权线性回归（Loess）是一种什么样的技术（）

A.分类算法
B.基于决策树的算法
C.非参数化回归算法
D.基于神经网络的算法

5.单项选择题自相关在时间序列分析中指的是什么（）

A.序列与其自身在不同时间点的相关程度
B.序列与另一序列的相关程度
C.序列均值的稳定性
D.序列的周期性模式

6.单项选择题批量学习与在线学习有何不同（）

A.批量学习使用静态数据集，而在线学习使用动态数据集
B.在线学习比批量学习更容易过拟合
C.批量学习适用于大规模数据集，而在线学习适用于小规模数据集
D.在线学习可以实时更新模型，而批量学习不行

7.单项选择题Dropout是一种常用的正则化技术，它一般在哪个阶段使用（）

A.数据预处理阶段
B.训练阶段
C.测试阶段
D.模型部署阶段

8.单项选择题梯度提升（Gradient Boosting）算法主要针对什么问题进行优化（）

A.梯度消失问题
B.梯度爆炸问题
C.弱学习器的残差
D.权重的初始化

9.单项选择题集成学习（ensemble learning）的主要优势是什么（）

A.降低单个模型的偏差
B.降低单个模型的方差
C.增加单个模型的复杂度
D.减少训练时间

10.单项选择题贝叶斯信息准则（BIC）和赤池信息准则（AIC）通常用于什么情况（）

A.选择最佳的特征子集
B.确定模型的复杂性
C.估计模型的概率分布
D.进行模型的归一化处理