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下面哪些是基于核的机器学习算法?() Expectation Maximization Radlal Basis Function Linear Discrimimate Analysis Support Vector Machine ...
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已知一组数据的协方差矩阵P,下面关于主分量说法错误的是() 主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解, 在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小 在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵 主分量分析就是K-L变换 主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到 ...
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对于logistic regession问题(prob(t|x)=1/(1+exp(w*x+b))且label y=0或1)请给出loss function和权重w的更新公式及推导。 ...
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小王在用svm做一个垃圾邮件分类器,如果一个邮件为垃圾邮件,则y=1,否则y=0. (1)小王应该提取哪些特征? (2)在小王的训练集合中,有99%都是非垃圾邮件,1%是垃圾邮件,如果最后训练的模型为对所有的邮件都判定为非垃圾邮件,请问在训练集中,准确率为多少,召回率为多少? (3)如果在应用场景中,希望能尽可能的召回垃圾邮件,应该怎么办? ...
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用户在输入英文单词时经常出错,现对其进行就错。给定一个正确的英文词典,考虑纠错实现。 1)指出思路。 2)流程、算法难易程度及可能的改进策略。 ...
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在一个无线大平面上,有两组平行线,互相间垂直,每组平行线的间隔都为t,将一根长度为l(l ...
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如何判定训练出的模型过拟合? ...
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类域界面方程法中,不能求线性不可分情况下分类问题近似或精确解的方法是? 伪逆法 感知器算法 基于二次准则的H-K算法 势函数法 ...
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影响聚类算法效果的主要原因有:( )? 特征选取 模式相似性测度 分类准则 已知类别的样本质量 ...
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韩梅梅和李雷是百度的实习生,他们刚入职就接受了一项任务,用机器学习的方法来预测某个行业query和广告之间的点击率。该模型将会用于对广告展现时,根据点击率,对展现的广告做重排序。他们两个都采用了LR方法来解决问题,具体的做法是: (1)根据一个月该行业的日志,找到每次搜索时,当时展现的所有广告(一次展现固定出三条广告)。他们把每个广告的每次展现当作样本,当时是否点击为LR的y值:0或者1。这样一共获得了50w个样本(比如在一次搜索queryA下展现了三条广告a,b,c,其实a被点击了一次,那么这次搜索一共对应3个样本,其中第一个样本的y为1,后面两个样本的y为0) (2)对样本做均匀抽样分成两份,70%为训练样本,30%为测试样本,抽取了100种特征,其中一个特征是当时广告在网页中的排序(1,2或者3) (3)使用公司的LR在训练样本上进行训练,在测试样本中进行检测, 认为LR模型给出的p即为广告的点击率,其中 a.对于广告在网页中的排序,韩梅梅使用的方法是离散乘0-1特征,即将排序离散成(是否为第一名,是否为第二名,是否为第三名),如果样本的排序是第一名,对应的特征为(1,0, ...
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