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基于统计的分词方法为() 正向最大匹配法 逆向最大匹配法 最少切分 条件随机场 ...
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下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势() 特征灵活 速度快 可容纳较多上下文信息 全局最优 ...
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对立的两方争夺一个价值为1的物品,双方可以采取的策略可以分为鸽子策略和鹰策略。如果双方都是鸽子策略,那么双方各有1/2的几率获得该物品;如果双方均为鹰策略,那么双方各有1/2的概率取胜,胜方获得价值为1的物品,付出价值为1的代价,负方付出价值为1的代价;如果一方为鸽子策略,一方为鹰策略,那么鹰策略获得价值为1的物品。在争夺的结果出来之前,没人知道对方是鸽子策略还是鹰策略。当选择鸽子策略的人的比例是某一个值时,选择鸽子策略和选择鹰策略的预期收益是相同的。那么该值是( )。 0.2 0.4 0.5 0.7 0.8 ...
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方差分析的统计原理和运用条件。 ...
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设张三的mp3里有1000首歌,现在希望设计一种随机算法来随机播放。与普通随机模式不同的是,张三希望每首歌被随机到的概率比是与一首歌的豆瓣评分(0~10分)成正比的,如朴树的《平凡之路》评分为8.9分,逃跑计划的《夜空中最亮的星》评分为9.5分,则希望听《平凡之路》的概率与《夜空中最亮的星》的概率比为89:95,。现在我们已知这1000首歌的豆瓣评分: (1)请设计一种随机算法来满足张三的需求。 (2)请写代码实现自己的算法。 ...
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设论域U={WiFi字符串},由5种WiFi类型构成的标准模型库为{A1(酒店), A2(学校),A3(咖啡管),A4(电影院),A5(公司)},对样本利用统计方法,得到5个类型的WiFi字符串的长度正态模糊集如下: A_1 (x)=e^(-((x-5.7)/0.3)^2) A_2 (x)=e^(-((x-5.8)/1.3)^2) A_3 (x)=e^(-((x-8.6)/2.3)^2) A_4 (x)=e^(-((x-6.2)/1.3)^2) A_5 (x)=e^(-((x-6.7)/2.2)^2) 现有一串相似的WiFi字符串集B, 用统计的方法得到其长度隶属函数为: B(x)=e^(-((x-5.43)/2.28)^2) 则基于模糊模型识别,B属于的WiFi类型是____。 酒店 学校 咖啡馆 电影院 公司 不确定 ...
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通过算法生成的随机数是“伪随机”的,也就是说,在设定好第一个数之后,后面的数字的序列是确定的,并且经过一个非常大的循环会回到第一个数的状态,然后周而复始。显然,摇号、抽奖的程序是不能通过伪随机数来实现的。现实中常常基于某种热噪声来实现真正的随机数。假定某热噪声是标准正态分布,那么能否将它转换成(0,1)区间上的均匀分布______? 忽略测量和计算误差,可以转换为(0,1)区间上的均匀分布 无法转换为(0,1)区间上的均匀分布 信息不足,无法判断 借助伪随机数生成算法可以转换为(0,1)区间上的均匀分布 仅仅靠伪随机数生成算法,就可以生成(0,1)区间上的均匀分布 以上说法都不对 ...
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我们对一批一维数据进行回归拟合。给你训练数据D=(xi,yi),i=1…n,其中xi∈R是一个实数,yi∈R是xi对应的回归坐标。我们拟使用线性,二次,高次函数对yi进行拟合: 线性函数:f(x)=ax+b 二次函数:f(x)=ax2+bx+c 三次函数:f(x)=ax3+bx2+cx+d … ①我们设定最小均方误差为损失函数,请写出损失函数的具体形式。 ②以二次函数你和为例,请使用随机梯度下降(stochastic gradient decent)对损失函数进行优化,给出参数a,b,c的梯度推倒并写出算法。 ③下面三图分别是一次函数,二次函数,七次函数拟合的结果,同时给出它们在D上的损失函数值一次是0.76,0.15,0.01。在选择用什么函数作为最终拟合函数的时候,你会有哪些考虑。本例中你学会选择哪个。 ...
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以下对k-means聚类算法解释正确的是 能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算 能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算 不能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算 不能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算 ...
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S市A,B共有两个区,人口比例为3:5,据历史统计A的犯罪率为0.01%,B区为0.015%,现有一起新案件发生在S市,那么案件发生在A区的可能性有多大?() 37.5% 32.5% 28.6% 26.1% ...
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