题目内容
（请给出正确答案）
A.降低学习率，减少迭代次数
B.降低学习率，增加迭代次数
C.提高学习率，增加迭代次数
D.增加学习率，减少迭代次数
答案
D、增加学习率，减少迭代次数
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A.降低学习率，减少迭代次数
B.降低学习率，增加迭代次数
C.提高学习率，增加迭代次数
D.增加学习率，减少迭代次数
A.聚类
B.决策树
C.逻辑回归
D.线性回归
在10.3节酶促反应中,如果用指数增长模型
代替Michals-Menten模型对经过嘌呤霉素处理的实验数据作非线性回归分析.其结果将如何？更进一步,若选用模型
来拟合相同的数据,其结果是否比指数增长模型有所改进？试作出模型的残差图进行比较。
(i)求出样本中的平均工资和平均IQ。IQ的样本标准差是多少？(总体中的IQ已标准化为平均值是100，标准差是15。)
(ii)估计一个简单回归模型，其中IQ提高一个单位导致wage变化相同的数量。利用这个模型计算IQ提高15个单位时，工资的预期变化。10能够解释大多数工资波动吗？
(iii)现在再估计一个模型，其中IQ提高一个单位对工资具有相同的百分比影响。如果IQ提高15个单位，预期工资提高的百分比大约是多少？
A.逻辑回归模型
B.不带核的支持向量机
C.高斯核的支持向量机
D.多项式核的支持向量机
A.HDFSErasureCoding针对hdfs目录进行设置，可根据不同目录重要级别用途设置不同EC策略或不设置EC策略
B.现有目录上设置EC策略不会影响群集中的现有数据
C.提高HDFS存储效率，同时可以提供与基于副本相同水平的容错能力和数据持久性
D.EC策略将忽略逻辑机架感应设置，数据单元和校验单元不会按逻辑机架感应的逻辑来存储
本题需要使用ELEM 94-95中的数据， 也可参见计算机习题C 4.10。
(i) 利用所有数据， 将lavg sal对bs， lenrol， Istaff和lunch进行回归。报告bs的系数及其常用标准误和异方差-稳健标准误。你对
的经济显著性和统计显著性得到什么结论？
(ii)现在去掉四个bs＞0.5的观测，即平均福利(假设)占平均薪水50%以上的观测。bs的系数又是多少？利用异方差-稳健标准误来判断，它在统计上显著吗？
(iii)验证bs＞0.5的四个观测分别为68、1127、1508和1670。为它们各定义一个虚拟变量。(你可以称它们为d68、d1127、d 1508和d 1670.) 把它们添加到第(i) 部分的回归中， 验证其他变量的OLS系数及其标准
误与第(ii)部分中的结果相同。在5%的显著性水平上，这四个虚拟变量中哪个变量的t统计量在统计上显著不等于0？
(iv)在这个数据集中，验证第(iii)部分回归中具有最大学生化残差(该虚拟变量的t统计量最大)的数据点对OLS估计值具有很大的影响。(即利用除去具有最大学生化残差的数据点之外的所有观测进行OLS回归。)依次去掉bs＞0.5的每个观测都具有重要影响吗？
(v) 即便在大样本中， 就OLS对单个观测的敏感性而言， 你有何结论？
(vi) 在第(iji) 部分， 验证LAD估计量对包含这些观测不是很敏感。
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
使用PHILLIPS.RAW中的数据。
(i)教材例11.5中，我们估计了如下形式的附加预期的菲利普斯曲线：
其中
。用OLS估计该方程时，我们假定供给冲击et与unemt不相关。如果这是错误的，关于βt的OLS估计量可做什么解释？
(ii)假定et在给定所有过去信息的条件下是不可预期的：
解释为什么这使得unemt-1成为unemt的一个好的Ⅳ候选者。
(iii)将unemt对unemt-1做回归。unemt与unemt-1是否显著相关？
(iv)用Ⅳ估计附加预期的菲利普斯曲线。以通常形式报告结果，并将之与教材例11.5中的OLS估计值进行比较。
A.不做任何处理，直接透传
B.去掉该数据帧的802.1Qtag标签
C.将数据帧中的VID与端口的PVID相比较，如果不相同，会删除该数据帧中的VID，如果相同，则直接透传
D.将数据帧中的VID与本端口的PVID进行比较，如果相同，就剥离掉数据帧中的VID，如果不同，就直除透传
