机器学习
1一*人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求：（）。
多分类问题
2 在Logistic Regression 中,如果同时加入L1和L2范数,会产生什么效果()
可以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合
解析
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L1范数用于特征选择，L2范数可以约束模型参数，抑制过拟合，增强泛化性能
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Ｌ１范数具有系数解的特性，但是要注意的是，Ｌ１没有选到的特征不代表不重要，原因是两个高相关性的特征可能只保留一个。如果需要确定哪个特征重要，再通过交叉验证。
为什么L1，L2范数可以防止过拟合呢
在代价函数后面加上正则项，Ｌ１即是Ｌｏｓｓｏ回归，Ｌ２是岭回归
但是它为什么能防止过拟合呢？
奥卡姆剃刀原理：能很好的拟合数据且模型简单
模型参数在更新时，正则项可使参数的绝对值趋于０，使得部分参数为０，降低了模型的复杂度（模型的复杂度由参数决定），从而防止了过拟合。提高模型的泛化能力。
3 Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是:()
特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
4 下列属于无监督学习的是：k-means
解析：
CRF,条件随机场。
我们可以把条件随机场看成是一个无向图模型或马尔可夫随机场，
F是一个干扰项，CRF是条件随机场，主要用在语音识别和文本识别，前提，一个标记了的观察序列，计算需要验证的标签序列的联合概率。这里就有了标记集合和识别集合的概念，所以是监督室学习
5 现在需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m*n，n*p，p*q，且m<n<p<q，以下计算顺序效率最高的是（）
ABC=(AB)C=A(BC).
(AB)C = m*n*p + m*p*q,
A(BC)=n*p*q + m*n*q.
m*n*p<m*n*q,m*p*q< n*p*q, 所以 (AB)C 最小
6 以下哪个是常见的时间序列算法模型
ARMA
解析
1. 移动平均法 (MA)
1.1. 简单移动平均法
设有一时间序列y1,y2,..., 则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数.
1.2 趋势移动平均法
当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直接用第t周期的一次移动平均数就可预测第1t+周期之值。
时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后才建立直线趋势的预测模型。故称为趋势移动平均法。
2. 自回归模型(AR)
AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点）.
本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点（或少数几点）去推导多点，所以AR模型要比插值方法效果更好。
3. 自回归滑动平均模型(ARMA)
其建模思想可概括为：逐渐增加模型的阶数，拟合较高阶模型，直到再增加模型的阶数而剩余残差方差不再显著减小为止。
4. GARCH模型
回归模型。除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测。
5. 指数平滑法
移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。
指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。
基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。
根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
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8 以下哪些算法能用于路径规划 ( )
A* Dijkstra 动态规划
9 以下机器学习中，在数据预处理时，不需要考虑归一化处理的是：
树模型，对数据量纲不敏感，因此不需要数据归一化
10 以下几种模型方法属于判别式模型的有:
2)条件随机场模型
3)区分度训练
产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：
对于输入x，类别标签y：
产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)
判别式模型估计条件概率分布P(y|x)
判别式模型常见的主要有：
Logistic Regression SVM Traditional Neural Networks Nearest Neighbor CRF
Linear Discriminant Analysis Boosting Linear Regression