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不适合回归问题的评价指标是

A. precision
B. 均不适合
C. MAE
D. RMSE均方误差

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人工智能中，新的方法经常需要和基线的方法（可理解为最基本、简单的方法）比较。下列哪个适合作为回归问题的基线方法

A. SVM
B. 线性回归
C. KNN
D. logistic回归

人工智能中，新的方法经常需要和基线的方法（可理解为最基本、简单的方法）比较。下列哪个适合作为回归问题的基线方法

A. 线性回归
B. 多项式回归
C. 回归SVM
D. logistic回归

梯度下降算法中，梯度下降很慢的原因您运行梯度下降 15 次迭代，α=0.3 并在每次迭代后计算 J(θ)。您会发现 J(θ) 的值缓慢下降，并且在 15 次迭代后仍在下降。基于此，以下哪个结论似乎最可信？

A. 调整α=1.0，增加
B. α=0.3 是一个合适的学习率
C. 调整α=0.1，减小

最小二乘，解析方法：m=14个训练集 n=3 特征对于解析方法 θ=(XTX)−1XTy. θ, X, y 维数？

A. X 14×3, y 14×1, θ 3×3
B. X 14×4, y 14×1, θ 4×1
C. X 14×3, y 14×1, θ 3×1
D. X 14×4, y 14×4, θ 4×4