第一章 单元测试

1、单选题：
K近邻算法(KNN)的工作原理是什么？（ ）
选项：
A:使用决策树分类
B:计算测试点与所有训练点之间的距离，并选取最近的K个点进行投票或平均
C:通过支持向量机进行分类
D:基于网络的深度学习
答案: 【计算测试点与所有训练点之间的距离，并选取最近的K个点进行投票或平均】

2、单选题：
在K近邻算法中，以下哪个是常用的距离度量方法？（ ）
选项：
A:欧氏距离
B:曼哈顿距离
C:余弦相似度
D:欧氏距离和曼哈顿距离
答案: 【欧氏距离和曼哈顿距离】

3、单选题：
在使用K近邻算法进行分类时，如何处理数据集中的缺失值？（ ）
选项：
A:用特征的平均值替换缺失值
B:忽略包含缺失值的特征
C:删除包含缺失值的数据点
D:其他选项所述方法都可以使用
答案: 【其他选项所述方法都可以使用】

4、单选题：
对于一个给定的数据集，选择K近邻算法中的K值的最佳方法是？（ ）
选项：
A:使用一个固定的K值，如K=5
B:总是选择数据集中的项数作为K值
C:通过交叉验证选择K值
D:选择一个随机的K值
答案: 【通过交叉验证选择K值】

5、单选题：
在KNN算法中，如果K=1，下列说法正确的是？（ ）
选项：
A:K的值不影响算法的性能
B:模型不会受到异常值的影响
C:模型将具有最高的偏差和最低的方差
D:模型将具有最低的偏差和最高的方差
答案: 【模型将具有最低的偏差和最高的方差】

第二章 单元测试

1、单选题：
多元线性回归中的“线性”是指什么是线性的（ ）
选项：
A:因变量
B:误差
C:回归系数
D:自变量
答案: 【回归系数】

2、单选题：
线性回归方程中，回归系数为负数，表明自变量与因变量为（ ）
选项：
A:不相关
B:负相关
C:正相关
D:显著相关
答案: 【负相关】

3、单选题：
下列关于线性回归的说法不正确的是（ ）
选项：
A:线性回归是目标值预期是输入变量的线性组合
B:回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系
C:线性回归的曲线拟合已知数据且很好地预测未知数据。
D:线性模型形式一般极其复杂
答案: 【线性模型形式一般极其复杂】

4、判断题：
逻辑回归模型主要用来做回归任务（ ）
选项：
A:错
B:对
答案: 【错】

5、判断题：
逻辑回归模型可以解决线性不可分问题。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】