1、用二次多项式拟合下列数据点：(0,1),(1,2),(2,3),(3,4)。则拟合多项式的一次项系数最接近?

{{ select(1) }}

• 2
• 1
• 4
• 3

2、在计算机渲染3D模型时通常会使用双线性插值处理纹理映射，与最近邻插值相比，双线性插值主要可以减少?

{{ select(2) }}

• 计算时间
• 精度损失
• 视觉锯齿
• 数据存储

3、在多智能体强化学习中，智能体的联合状态向量组 $s_1=(1,3,5)^T,s_2=(2,4,6)^T,s_3=(3,5,7)^T$ 构成矩阵 $S$，则矩阵 $S$ 的零空间维度为（）

{{ select(3) }}

• 3
• 0
• 1
• 2

4、预条件共轭梯度法（PCG）中，预条件矩阵M的选取目标是使得$M^{-1}A$ 的条件数:

{{ select(4) }}

• 无所谓
• 尽可能接近1
• 等于A的条件数
• 尽可能大

5、在训练神经网络时，使用带L2正则化的损失函数 $\mathcal{L}=\mathcal{L}_{data}+\lambda\sum_i w_i^2$。关于正则化系数 $\lambda$，下列说法正确的是:

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• $\lambda=0$ 时，正则化效果最强，模型最简
• $\lambda$ 的选择与模型过拟合或欠拟合无关，只需固定为常用值如0.01
• $\lambda$ 越大，模型越倾向于拟合训练数据，泛化能力越强
• $\lambda$ 越大，对权重参数的惩罚越重，模型复杂度越低