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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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学校图书馆共有 300 万册图书,想统计其中 Computer , Science ,计算机,科学这几个词出现的次数,并按照自然年度分类,如 2016 年出版的书籍中这几个词各自出现的次数, 2015 年······依次类推。 ...
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以下()属于线性分类器最佳准则? 感知准则函数 贝叶斯分类 支持向量机 Fisher准则 ...
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以下几种模型方法属于判别式模型(Discriminative Model)的有() 1)混合高斯模型 2)条件随机场模型 3)区分度训练 4)隐马尔科夫模型 2,3 3,4 1,4 1,2 ...
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以下描述错误的是: SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier) 在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。 在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。 ...
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假设张三的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抽到的概率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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下列有关SVM说法不正确的是() SVM使用核函数的过程实质是进行特征转换的过程 SVM对线性不可分的数据有较好的分类性能 SVM因为使用了核函数,因此它没有过拟合的风险 SVM的支持向量是少数的几个数据点向量 ...
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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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我们对一批一维数据进行回归拟合。给定训练数据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上的损失函数值依次是0.760.15,0.01。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函数? ...
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