1、在回归任务中，我们想要评估模型预测值与真实值之间的误差。如果数据中存在少量极端异常值（Outliers），以下哪个指标对异常值最敏感？ {{ select(1) }}

• 平均绝对误差（MAE）
• 中位数绝对误差
• 均方根误差（RMSE）
• 绝对百分比误差（MAPE）

2、某单词在垃圾邮件中出现的概率是 0.8，在正常邮件中出现的概率是 0.1。已知邮箱中垃圾邮件占 20%。如果一封邮件包含该单词，它是垃圾邮件的概率是？ {{ select(2) }}

• 0.5
• 0.8
• 0.2
• 0.667

3、设样本 $X_1, X_2, ..., X_n$ 来自泊松分布 P(λ)，则λ的最大似然估计量与样本方差 S² 的关系为（） {{ select(3) }}

• E[X]≠λ，E[S²]=λ
• E[X]≠λ，E[S²]≠λ
• E[X]=λ，E[S²]≠λ
• E[X]=E[S²]=λ

4、某团队用 t-SNE 将 10 万条 768 维向量降维至 2 维进行可视化，发现聚类边界清晰，但降维后的 2 维向量直接输入 LightGBM 训练下游分类任务，准确率显著低于原始 768 维。以下说法正确的是？ {{ select(4) }}

• 可视化与训练任务的目标冲突，应分别用 t-SNE（2D）和 PCA（50D）各降维一次
• t-SNE 降维后的低维特征更适合模型训练，应检查 LightGBM 参数设置
• t-SNE 计算复杂度 O(n²)，10 万样本规模下应改用 UMAP
• t-SNE 保留局部领域结构但破坏全局距离，2 维坐标无绝对意义，不适合特征工程输入

5、在 $M_{22}$（2×2 矩阵空间）中，映射 $T(A) = A^T$（转置）是线性的吗？ {{ select(5) }}

• 否，因为转置改变了元素位置
• 否，因为 $(AB)^T = B^T A^T$
• 是
• 否，因为转置不可逆