单选题 对参数进行L2正则，是机器学习常用的防止过拟合的方法。请问对参数做L2正则，下列（）是对参数本身做先验分布假设。

单选题 （）先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器。

单选题 若建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型，则应 该怎么有效地应对这样的大数据训练（）。

单选题 下列关于L1正则化与L2正则化描述错误的是（）。

单选题 如果需要训练的特征维度成千上万，在高维情形下出现的 数据样本稀疏、距离计算困难。我们通过什么方法可以缓 解这个问题（）。

单选题 机器学习中做特征选择时，可能用到的方法有（）。

单选题 下面有关分类算法的准确率，召回率，F1值的描述，错误的是（）。

单选题 给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离，这说的是（）算法。