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机器学习中做特征选择时,可能用到的方法有? 卡方 信息增益 平均互信息 期望交叉熵 ...
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以下关于PMF(概率质量函数),PDF(概率密度函数),CDF(累积分布函数)描述错误的是() PDF描述的是连续型随机变量在特定取值区间的概率 CDF是PDF在特定区间上的积分 PMF描述的是离散型随机变量在特定取值点的概率 有一个分布的CDF函数H(x),则H(a)等于P(X<=a) ...
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两个长度为100的随机向量X和Y,X=(x1,x2,x3,……,xn),Y=(y1,y2,y3,……,yn),其中xi和yi都是从均值为0,标准差为1的正态分布中随机选择的数,随机变量Z为X和Y的相关系数,请问: (1)Z的期望和标准差是多少?请简单给出推导公式。 (2)请用蒙特卡洛方法模拟,写代码计算Z的期望和标准差。 ...
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假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时,不小心将训练数据的两个维度搞重复了,那么关于NB的说法中正确的是: 这个被重复的特征在模型中的决定作用会被加强 模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低 如果所有特征都被重复一遍,得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样。 当两列特征高度相关时,无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题 NB可以用来做最小二乘回归 以上说法都不正确 ...
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下列购物篮能够提取的3项集的最大数量是多少 () ID购买项 1. 牛奶,啤酒,尿布 2. 面包,黄油,牛奶 3. 牛奶,尿布,饼干 4. 面包,黄油,饼干 5. 啤酒,饼干,尿布 6. 牛奶,尿布,面包,黄油 7. 面包,黄油,尿布 8. 啤酒,尿布 9. 牛奶,尿布,面包,黄油 10. 啤酒,饼干 3 1 4 2 ...
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请写出贝叶斯公式,请描述朴素贝叶斯分类方法的原理和步骤。 ...
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我们对一批一维数组进行回归拟合,给定训练数据集D = (xi, yi) ,i = 1……n,其中xi∈R是一个实数,yi∈R是xi对应的回归目标。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)以二次函数拟合为例,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的梯度推导并写出算法。 (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上损失函数值依次是: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。本例中你会选择那个函数。 ...
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下面有关序列模式挖掘算法的描述,错误的是? AprioriAll算法和GSP算法都属于Apriori类算法,都要产生大量的候选序列 FreeSpan算法和PrefixSpan算法不生成大量的候选序列以及不需要反复扫描原数据库 在时空的执行效率上,FreeSpan比PrefixSpan更优 和AprioriAll相比,GSP的执行效率比较高 ...
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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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决策树中不包含以下哪种结点() 根结点 内部结点 叶结点 外部结点 ...
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