下面对经验风险和期望风险的描述中，哪一个属于过学习（ ）

机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有？（ ）

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？( )

下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法？（）

下面有关序列模式挖掘算法的描述，错误的是？（ ）

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？（ ）

下面哪个选项中哪一项属于确定性算法？( ）

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。( )

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？( )

k-均值算法中，以下哪个选项可用于获得全局最小？( )

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。( )￥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