题目内容
（请给出正确答案）
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()
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
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A.增加树的深度
B.增加学习率(learnin grate)
C.减少树的深度
D.减少树的数量
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.1,2and4
B.2and4
C.3and4
D.1and3
E.1,3and4
A.根据样本数据，采用分类算法，训练分类器
B.根据样本数据，进行回归分析
C.将未知类别的一组数据，采用聚类方法，分成不同的组
D.机器人在报考环境中，自主学习掌握行走方法
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.1and3
