1. 豐巢櫃中有A、B、C、D、E、F六個人的快遞，每個人各有兩個快遞。現在隨機取出5個快遞，那么5個快遞中至少有2個快遞屬於同一個人的概率是多少？（0.757575757575758）
2. 假設有三個人同時參加這場筆試，假設滿分為1，三個人的得分符合分布U（0，1）。那么三個人最低分的期望為？ (1/4)
3.
ABCD
4.
Bagging降方差
Boosting降偏差
5. EM算法是（無監督）
6.
7.
GBDT對異常值敏感。學習的是殘差，異常值的殘差大
8. A可能是錯誤的
為什么LR加入正則化Variance會增大，正則化之后參數更平滑了，不是變小嗎？
評估代價函數有兩個重要的指標一個是偏差一個是方差。過擬合是因為低偏差和高方差，所以在訓練集上表現好，在測試集上表現差。加入正則化項就是為了限制模型的復雜度從而減少方差，我是這么理解的。