1、已知一元线性回归的预测函数为 $\hat{y}=3x-1$。当输入特征取 $x=5$ 时，模型给出的预测值是多少？

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• 12
• 16
• 14
• 15

2、某全连接隐藏层神经元收到的输入为 $z=-5$，激活函数取 ReLU。该神经元的输出 $f(z)$ 及其对输入的导数 $f'(z)$ 依次为（ ）

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• $-5, 0$
• $0, 0$
• $0, 1$
• $-5, 1$

3、PCA 与 LDA 都能把高维样本投影到低维空间，但优化目标并不相同。下列关于二者的对比，哪一项最为准确？

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• PCA 必须使用类别标签，LDA 则完全不依赖标签。
• 只要数据集带有类别信息，LDA 的降维效果就一定优于 PCA。
• PCA 追求类间散度最大，LDA 追求重构误差最小。
• PCA 寻找投影后总体方差尽可能大的方向；LDA 则尽量让同类样本靠拢、异类样本分开。

4、多任务学习里常见“公共编码器 + 若干任务专用输出头”的搭法。这种结构最直接的工程收益通常是：

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• 任务之间的梯度冲突会被彻底消除
• 各任务学到的特征彼此完全隔离
• 特征提取部分可被复用，从而减少参数量与重复计算
• 所有任务的指标一定会同步上升

5、下列统计量中，哪一个通常不用于刻画数据的离散程度？

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• 中位数
• 方差
• 标准差
• 极差