251.我们建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型. 我们怎么有效地应对这样的大数据训练 : （F）

A. 我们随机抽取一些样本, 在这些少量样本之上训练 

B. 我们可以试用在线机器学习算法 

C. 我们应用PCA算法降维, 减少特征数 

D. B 和 C 

E. A 和 B 

F. 以上所有

答案: （F）

252.我们想要减少数据集中的特征数, 即降维. 选择以下适合的方案 :（D） 

1.使用前向特征选择方法 

2.使用后向特征排除方法 

3.我们先把所有特征都使用, 去训练一个模型, 得到测试集上的表现. 然后我们去掉一个特征, 再去训练, 用交叉验证看看测试集上的表现. 如果表现比原来还要好, 我们可以去除这个特征 

4.查看相关性表, 去除相关性最高的一些特征

A. 1 和 2 

B. 2, 3和4 

C. 1, 2和4 

D. All

答案: （D） 

1.前向特征选择方法和后向特征排除方法是我们特征选择的常用方法 

2.如果前向特征选择方法和后向特征排除方法在大数据上不适用, 可以用这里第三种方法 

3.用相关性的度量去删除多余特征, 也是一个好方法

所以D是正确的。

253.对于随机森林和GradientBoosting Trees, 下面说法正确的是:（A） 

1.在随机森林的单个树中, 树和树之间是有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是没有依赖的 

2.这两个模型都使用随机特征子集, 来生成许多单个的树 

3.我们可以并行地生成GradientBoosting Trees单个树, 因为它们之间是没有依赖的, GradientBoosting Trees训练模型的表现总是比随机森林好

A. 2 

B. 1 and 2 

C. 1, 3 and 4 

D. 2 and 4

答案: （A） 

1.随机森林是基于bagging的, 而Gradient Boosting trees是基于boosting的, 所有说反了,在随机森林的单个树中, 树和树之间是没有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是有依赖关系。 

2.这两个模型都使用随机特征子集, 来生成许多单个的树。

所以A是正确的。

254.对于PCA(主成分分析)转化过的特征 , 朴素贝叶斯的”不依赖假设”总是成立, 因为所有主要成分是正交的, 这个说法是 :（B）

A. 正确的 

B. 错误的

答案: （B） 

这个说法是错误的。首先，“不依赖”和“不相关”是两回事；其次, 转化过的特征, 也可能是相关的。

255.对于PCA说法正确的是 :（A） 

1.我们必须在使用PCA前规范化数据 

2.我们应该选择使得模型有最大variance的主成分 

3.我们应该选择使得模型有最小variance的主成分 

4.我们可以使用PCA在低维度上做数据可视化

A. 1, 2 and 4 

B. 2 and 4 

C. 3 and 4 

D. 1 and 3 

E. 1, 3 and 4

答案: （A） 

1）PCA对数据尺度很敏感, 打个比方, 如果单位是从km变为cm, 这样的数据尺度对PCA最后的结果可能很有影响(从不怎么重要的成分变为很重要的成分) 

2）我们总是应该选择使得模型有最大variance的主成分 

3）有时在低维度上左图是需要PCA的降维帮助的

256.对于下图, 最好的主成分选择是多少 ?（B）

A. 7 

B. 30 

C. 35 

D. 不确定

答案: （B） 

主成分选择使variance越大越好， 在这个前提下， 主成分越少越好。

257.数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是 :（B）

A. 单个模型之间有高相关性 

B. 单个模型之间有低相关性 

C. 在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好 

D. 单个模型都是用的一个算法

答案: （B）

258.在有监督学习中， 我们如何使用聚类方法？（B） 

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

A. 2 和 4 

B. 1 和 2 

C. 3 和 4 

D. 1 和 3

答案: （B） 

我们可以为每个聚类构建不同的模型，提高预测准确率；“类别id”作为一个特征项去训练， 可以有效地总结了数据特征。所以B是正确的。

259.以下说法正确的是 :（C） 

1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的 

2.如果增加模型复杂度， 那么模型的测试错误率总是会降低 

3.如果增加模型复杂度， 那么模型的训练错误率总是会降低 

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

A. 1 

B. 2 

C. 3 

D. 1 and 3

答案: （C） 

考的是过拟合和欠拟合的问题。

260.对应GradientBoosting tree算法， 以下说法正确的是 :（C） 

1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合 

2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合 

3.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.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias

A. 2 和 4 

B. 2 和 3 

C. 1 和 3 

D. 1 和 4

答案: （C） 

最小样本分裂个数是用来控制“过拟合”参数。太高的值会导致“欠拟合”，这个参数应该用交叉验证来调节。第二点是靠bias和variance概念的。

261.以下哪个图是KNN算法的训练边界 ? （B）

A) B 

B) A 

C) D 

D) C 

E) 都不是

答案：（B） 

KNN算法肯定不是线性的边界，所以直的边界就不用考虑了。另外这个算法是看周围最近的k个样本的分类用以确定分类，所以边界一定是坑坑洼洼的。

262.如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率， 这是不是意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现？（B）

A. 是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了 

B. 不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据

答案：（B） 

没有一个模型是可以总是适应新的数据的。我们不可能达到100%的准确率。

263.下面的交叉验证方法 :（B） 

i. 有放回的Bootstrap方法 

ii. 留一个测试样本的交叉验证 

iii. 5折交叉验证 

iv. 重复两次的5折交叉验证 

当样本是1000时，下面执行时间的顺序，正确的是：

A. i > ii > iii > iv 

B. ii > iv > iii > i 

C. iv > i > ii > iii 

D. ii > iii > iv > i

答案：（B）

Bootstrap方法是传统的随机抽样，验证一次的验证方法，只需要训练1个模型，所以时间最少。

留一个测试样本的交叉验证，需要n次训练过程（n是样本个数），这里，需要训练1000个模型。

5折交叉验证需要训练5个模型。

重复两次的5折交叉验证，需要训练10个模型。

264.变量选择是用来选择最好的判别器子集，如果要考虑模型效率，我们应该做哪些变量选择的考虑？ :（C）

1.多个变量其实有相同的用处 

2.变量对于模型的解释有多大作用 

3.特征携带的信息 

4.交叉验证

A. 1 和 4 

B. 1, 2 和 3 

C. 1,3 和 4 

D. 以上所有

答案：（C） 

注意，这题的题眼是考虑模型效率，所以不要考虑选项B

265.对于线性回归模型，包括附加变量在内，以下的可能正确的是 :（D） 

1.R-Squared 和 Adjusted R-squared都是递增的 

2.R-Squared 是常量的，Adjusted R-squared是递增的 

3.R-Squared 是递减的， Adjusted R-squared 也是递减的 

4.R-Squared 是递减的， Adjusted R-squared是递增的

A. 1 和 2 

B. 1 和 3 

C. 2 和 4 

D. 以上都不是

答案：（D） 

R-Squared不能决定系数估计和预测偏差，这就是为什么我们要估计残差图。但是，R-Squared有R-Squared和predicted R-Squared所没有的问题。每次为模型加入预测器，R-Squared递增或者不变。

266.对于下面三个模型的训练情况， 下面说法正确的是 :（C）

1.第一张图的训练错误与其余两张图相比，是最大的 

2.最后一张图的训练效果最好，因为训练错误最小 

3.第二张图比第一和第三张图鲁棒性更强，是三个里面表现最好的模型 

4.第三张图相对前两张图过拟合了 

5.三个图表现一样，因为我们还没有测试数据集

A. 1 和 3 

B. 1 和 3 

C. 1, 3 和 4 

D. 5

267.对于线性回归，我们应该有以下哪些假设？（D） 

1.找到利群点很重要, 因为线性回归对利群点很敏感 

2.线性回归要求所有变量必须符合正态分布 

3.线性回归假设数据没有多重线性相关性

A. 1 和 2 

B. 2 和 3 

C. 1,2 和 3 

D. 以上都不是

答案：（D）

利群点要着重考虑，第一点是对的。

不是必须的，当然如果是正态分布，训练效果会更好。

有少量的多重线性相关性是可以的，但是我们要尽量避免。

268.我们注意变量间的相关性。在相关矩阵中搜索相关系数时, 如果我们发现3对变量的相关系数是(Var1 和Var2, Var2和Var3, Var3和Var1)是-0.98, 0.45, 1.23 . 我们可以得出什么结论？（C） 

1.Var1和Var2是非常相关的 

2.因为Var和Var2是非常相关的, 我们可以去除其中一个 

3.Var3和Var1的1.23相关系数是不可能的

A. 1 and 3 

B. 1 and 2 

C. 1,2 and 3 

D. 1

答案：（C）

Var1和Var2的相关系数是负的，所以这是多重线性相关，我们可以考虑去除其中一个。

一 般的，如果相关系数大于0.7或者小于-0.7，是高相关的。

相关系数的范围应该是[-1,1]。

269.如果在一个高度非线性并且复杂的一些变量中“一个树模型可比一般的回归模型效果更好”是（A）

A. 对的 

B. 错的

答案：（A）

270.对于维度极低的特征，选择线性还是非线性分类器？

答案：非线性分类器，低维空间可能很多特征都跑到一起了，导致线性不可分。 

1.如果特征的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM。 

2.如果特征的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel。 

3.如果特征的数量比较小，而样本数量很多，需要手工添加一些特征变成第一种情况。

271.SVM、LR、决策树的对比。

模型复杂度：SVM支持核函数，可处理线性非线性问题;LR模型简单，训练速度快，适合处理线性问题;决策树容易过拟合，需要进行剪枝。 

损失函数：SVM hinge loss; LR L2正则化; Adaboost 指数损失。 

数据敏感度：SVM添加容忍度对outlier不敏感，只关心支持向量，且需要先做归一化; LR对远点敏感。 

数据量：数据量大就用LR，数据量小且特征少就用SVM非线性核。

272.什么是ill-condition病态问题？

训练完的模型，测试样本稍作修改就会得到差别很大的结果，就是病态问题，模型对未知数据的预测能力很差，即泛化误差大。

273.简述KNN最近邻分类算法的过程？

1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）； 

2.对上面所有的距离值进行排序； 

3.选前k个最小距离的样本； 

4.根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；

274.常用的聚类划分方式有哪些？列举代表算法。

1.基于划分的聚类:K-means，k-medoids，CLARANS。 

2.基于层次的聚类：AGNES（自底向上），DIANA（自上向下）。 

3.基于密度的聚类：DBSACN，OPTICS，BIRCH(CF-Tree)，CURE。 

4.基于网格的方法：STING，WaveCluster。 

5.基于模型的聚类：EM,SOM，COBWEB。

275.下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是？（C）

A. 他们经常不会过拟合 

B. 他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题 

C. 他们通常会过拟合

答案：（C） 

弱学习者是问题的特定部分。所以他们通常不会过拟合，这也就意味着弱学习者通常拥有低方差和高偏差。

276.下面哪个/些选项对 K 折交叉验证的描述是正确的？（D） 

1.增大 K 将导致交叉验证结果时需要更多的时间 

2.更大的 K 值相比于小 K 值将对交叉验证结构有更高的信心 

3.如果 K=N，那么其称为留一交叉验证，其中 N 为验证集中的样本数量

A. 1 和 2 

B. 2 和 3 

C. 1 和 3 

D. 1、2 和 3

答案：（D) 

大 K 值意味着对过高估计真实预期误差（训练的折数将更接近于整个验证集样本数）拥有更小的偏差和更多的运行时间（并随着越来越接近极限情况：留一交叉验证）。我们同样在选择 K 值时需要考虑 K 折准确度和方差间的均衡。

277.最出名的降维算法是 PAC 和 t-SNE。将这两个算法分别应用到数据「X」上，并得到数据集「X_projected_PCA」，「X_projected_tSNE」。下面哪一项对「X_projected_PCA」和「X_projected_tSNE」的描述是正确的？（B）

A. X_projected_PCA 在最近邻空间能得到解释 

B. X_projected_tSNE 在最近邻空间能得到解释 

C. 两个都在最近邻空间能得到解释 

D. 两个都不能在最近邻空间得到解释

答案：（B） 

t-SNE 算法考虑最近邻点而减少数据维度。所以在使用 t-SNE 之后，所降的维可以在最近邻空间得到解释。但 PCA 不能。

278.给定三个变量 X，Y，Z。(X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 的 Pearson 相关性系数分别为 C1、C2 和 C3。现在 X 的所有值加 2（即 X+2），Y 的全部值减 2（即 Y-2），Z 保持不变。那么运算之后的 (X, Y)、(Y, Z) 和 (X, Z) 相关性系数分别为 D1、D2 和 D3。现在试问 D1、D2、D3 和 C1、C2、C3 之间的关系是什么？（E）

A. D1= C1, D2 < C2, D3 > C3 

B. D1 = C1, D2 > C2, D3 > C3 

C. D1 = C1, D2 > C2, D3 < C3 

D. D1 = C1, D2 < C2, D3 < C3 

E. D1 = C1, D2 = C2, D3 = C3

答案：（E） 

特征之间的相关性系数不会因为特征加或减去一个数而改变。

279.为了得到和 SVD 一样的投射（projection），你需要在 PCA 中怎样做？(A)

A. 将数据转换成零均值 

B. 将数据转换成零中位数 

C. 无法做到

答案:（A） 

当数据有一个 0 均值向量时，PCA 有与 SVD 一样的投射，否则在使用 SVD 之前，你必须将数据均值归 0。

280.假设我们有一个数据集，在一个深度为 6 的决策树的帮助下，它可以使用 100% 的精确度被训练。现在考虑一下两点，并基于这两点选择正确的选项。(A) 

注意：所有其他超参数是相同的，所有其他因子不受影响。 

1.深度为 4 时将有高偏差和低方差 

2.深度为 4 时将有低偏差和低方差

A. 只有 1 

B. 只有 2 

C. 1 和 2 

D. 没有一个

答案:（A) 

如果在这样的数据中你拟合深度为 4 的决策树，这意味着其更有可能与数据欠拟合。因此，在欠拟合的情况下，你将获得高偏差和低方差。

281.在 k-均值算法中，以下哪个选项可用于获得全局最小？(D)

A. 尝试为不同的质心（centroid）初始化运行算法 

B. 调整迭代的次数 

C. 找到集群的最佳数量 

D. 以上所有

答案:（D） 

所有都可以用来调试以找到全局最小。

282.你正在使用带有 L1 正则化的 logistic 回归做二分类，其中 C 是正则化参数，w1 和 w2 是 x1 和 x2 的系数。当你把 C 值从 0 增加至非常大的值时，下面哪个选项是正确的？(B)

A. 第一个 w2 成了 0，接着 w1 也成了 0 

B. 第一个 w1 成了 0，接着 w2 也成了 0 

C. w1 和 w2 同时成了 0 

D. 即使在 C 成为大值之后，w1 和 w2 都不能成 0

答案:（B） 

通过观察图像我们发现，即使只使用 x2，我们也能高效执行分类。因此一开始 w1 将成 0；当正则化参数不断增加时，w2 也会越来越接近 0。

283.假设你使用 log-loss 函数作为评估标准。下面这些选项，哪些是对作为评估标准的 log-loss 的正确解释。(D)

A.如果一个分类器对不正确的分类很自信，log-loss 会严重的批评它。 

B.对一个特别的观察而言，分类器为正确的类别分配非常小的概率，然后对 log-loss 的相应分布会非常大。 

C.log-loss 越低，模型越好 

D.以上都是

答案为:（D）

284.下面哪个选项中哪一项属于确定性算法？(A）

A.PCA 

B.K-Means 

C. 以上都不是

答案：（A） 

确定性算法表明在不同运行中，算法输出并不会改变。如果我们再一次运行算法，PCA 会得出相同的结果，而 K-Means 不会。

285.特征向量的归一化方法有哪些？

线性函数转换，表达式如下： 

y=x−MinValueMaxValue−MinValuey=x−MinValueMaxValue−MinValue

对数函数转换，表达式如下： 

y=log10(x)y=log10(x)

反余切函数转换 ，表达式如下： 

y=arctan(x)∗2πy=arctan(x)∗2π

减去均值，除以方差： 

y=x−meansvariancey=x−meansvariance

286.优化算法及其优缺点？

温馨提示：在回答面试官的问题的时候，往往将问题往大的方面去回答，这样不会陷于小的技术上死磕，最后很容易把自己嗑死了。 

1）随机梯度下降 

优点：可以一定程度上解决局部最优解的问题 

缺点：收敛速度较慢 

2）批量梯度下降 

优点：容易陷入局部最优解 

缺点：收敛速度较快 

3）mini_batch梯度下降 

综合随机梯度下降和批量梯度下降的优缺点，提取的一个中和的方法。 

4）牛顿法 

牛顿法在迭代的时候，需要计算Hessian矩阵，当维度较高的时候，计算 Hessian矩阵比较困难。 

5）拟牛顿法 

拟牛顿法是为了改进牛顿法在迭代过程中，计算Hessian矩阵而提取的算法，它采用的方式是通过逼近Hessian的方式来进行求解。

287.RF与GBDT之间的区别与联系？

1）相同点：都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。 

2）不同点：

组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成

组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成

随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和

随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感

随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差

随机森林不需要进行特征归一化，而GBDT则需要进行特征归一化

288.两个变量的 Pearson 相关性系数为零，但这两个变量的值同样可以相关。(A)

A. 正确 

B. 错误

答案:（A） 

Pearson相关系数只能衡量线性相关性，但无法衡量非线性关系。如y=x^2，x和y有很强的非线性关系。

289.下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？（B）

A. 树的数量 

B. 树的深度 

C. 学习速率

答案：（B） 

通常情况下，我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。学习速率并不是随机森林的超参数。增加树的数量可能会造成欠拟合。

290.目标变量在训练集上的 8 个实际值 [0,0,0,1,1,1,1,1]，目标变量的熵是多少？（A）

A. −(58log(58)+38log(38))−(58log(58)+38log(38)) 

B. (58log(58)+38log(38))(58log(58)+38log(38)) 

C. (38log(58)+58log(38))(38log(58)+58log(38)) 

D. (58log(38)−38log(58))(58log(38)−38log(58))

答案：（A）

291.下面有关序列模式挖掘算法的描述，错误的是？（C）

A. AprioriAll算法和GSP算法都属于Apriori类算法，都要产生大量的候选序列 

B. FreeSpan算法和PrefixSpan算法不生成大量的候选序列以及不需要反复扫描原数据库 

C. 在时空的执行效率上，FreeSpan比PrefixSpan更优 

D. 和AprioriAll相比，GSP的执行效率比较高

@CS青雀，本题解析来源： 

机器学习：序列模式挖掘算法

292.下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法？（D） 

A. 卡方检验值 

B. 互信息 

C. 信息增益 

D. 主成分分析

答案：（D） 

@CS青雀，本题解析来源： 

常采用特征选择方法。常见的六种特征选择方法： 

1）DF(Document Frequency) 文档频率 

DF:统计特征词出现的文档数量，用来衡量某个特征词的重要性 

2）MI(Mutual Information) 互信息法 

互信息法用于衡量特征词与文档类别直接的信息量。 

如果某个特征词的频率很低，那么互信息得分就会很大，因此互信息法倾向”低频”的特征词。 

相对的词频很高的词，得分就会变低，如果这词携带了很高的信息量，互信息法就会变得低效。 

3）(Information Gain) 信息增益法 

通过某个特征词的缺失与存在的两种情况下，语料中前后信息的增加，衡量某个特征词的重要性。 

4）CHI(Chi-square) 卡方检验法 

利用了统计学中的”假设检验”的基本思想：首先假设特征词与类别直接是不相关的 

如果利用CHI分布计算出的检验值偏离阈值越大，那么更有信心否定原假设，接受原假设的备则假设：特征词与类别有着很高的关联度。 

5）WLLR(Weighted Log Likelihood Ration)加权对数似然 

6）WFO（Weighted Frequency and Odds）加权频率和可能性

293.类域界面方程法中，不能求线性不可分情况下分类问题近似或精确解的方法是？(D)

A. 伪逆法-径向基（RBF）神经网络的训练算法，就是解决线性不可分的情况 

B. 基于二次准则的H-K算法：最小均方差准则下求得权矢量，二次准则解决非线性问题 

C. 势函数法－非线性 

D. 感知器算法－线性分类算法

答案：（D）

294.机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有？（E）

A.卡方 

B. 信息增益 

C. 平均互信息 

D. 期望交叉熵 

E. 以上都有

答案：（E）

295.下列方法中，不可以用于特征降维的方法包括（E）

A. 主成分分析PCA 

B. 线性判别分析LDA 

C. 深度学习SparseAutoEncoder 

D. 矩阵奇异值分解SVD 

E. 最小二乘法LeastSquares

答案：（E） 

特征降维方法主要有：PCA，LLE，Isomap 

SVD和PCA类似，也可以看成一种降维方法。 

LDA:线性判别分析，可用于降维。 

AutoEncoder：AutoEncoder的结构与神经网络的隐含层相同，由输入L1,输出 L2组成，中间则是权重连接。Autoencoder通过L2得到输入的重构L3，最小化L3与L1的差别 进行训练得到权重。在这样的权重参数下，得到的L2可以尽可能的保存L1的信息。 

Autoencoder的输出L2的维度由输出的神经元个数决定。当输出维度大于L1时，则需要在训练目标函数中加入sparse 惩罚项，避免L2直接复制L1（权重全为1）。所以称为sparseAutoencoder( Andrew Ng提出的)。 

结论：SparseAutoencoder大多数情况下都是升维的，所以称之为特征降维的方法不准确。

296.一般，K-NN最近邻方法在（ A）的情况下效果较好。

A．样本较多但典型性不好 

B．样本呈团状分布 

C．样本较少但典型性好 

D．样本呈链状分布

297.下列哪些方法可以用来对高维数据进行降维（A B C D E F）

A. LASSO 

B. 主成分分析法 

C. 聚类分析 

D. 小波分析法 

E. 线性判别法 

F. 拉普拉斯特征映射

解析：LASSO通过参数缩减达到降维的目的； 

PCA就不用说了； 

线性鉴别法即LDA通过找到一个空间使得类内距离最小类间距离最大所以可以看做是降维； 

小波分析有一些变换的操作降低其他干扰可以看做是降维； 

拉普拉斯请看机器学习降维算法四：Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射。

298.以下描述错误的是（C）

A. SVM是这样一个分类器，它寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器 

B. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差 

C. 在决策树中，随着树中结点输变得太大，即使模型的训练误差还在继续降低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的原因 

D. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类

299.以下说法中正确的是（C）

A. SVM对噪声（如来自其他分部的噪声样本）具备鲁棒性 

B. 在adaboost算法中，所有被分错样本的权重更新比例相同 

C. boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重 

D. 给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一半用户测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少

300.关于正态分布,下列说法错误的是（C）

A. 正态分布具有集中性和对称性 

B. 正态分布的均值和方差能够决定正态分布的位置和形态 

C. 正态分布的偏度为0，峰度为1 

D. 标准正态分布的均值为0，方差为1