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给你一组向量 a,b,c,d 。 a) 计算 a,b 的 Jaccard 相似系数。 b) 计算 c,d 的向量空间余弦相似度 。 c) 计算 c、d 的皮尔森相关系数 。 ...
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欠拟合和过拟合的原因分别有哪些?如何避免? ...
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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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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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一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份,此系统一共包括识别4种不同的人员:狱警,小偷,送餐员,其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求:()。 二分类问题 多分类问题 层次聚类问题 k-中心点聚类问题 回归问题 结构分析问题 ...
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以下几种模型方法属于判别式模型的有 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 1,4 3,4 2,3 1,2 ...
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以下说法中正确的是() SVM对噪声(如来自其他分布的噪声样本)鲁棒 在AdaBoost算法中,所有被分错的样本的权重更新比例相同 Boosting和Bagging都是组合多个分类器投票的方法,二者都是根据单个分类器的正确率决定其权重 给定n个数据点,如果其中一半用于训练,一般用于测试,则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少 ...
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一般,k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好 样本较多但典型性不好 样本较少但典型性好 样本呈团状分布 样本呈链状分布 ...
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下面有关regularization说法不正确的是() L2 regularization 将倾向得到普遍较小较光滑的模型权值 L1 regularization将倾向得到某些维度为0的模型权值 regularization是对模型权值进行某种限制的一种方式 因为损失函数加入了regularization项,会使模型变得更加复杂一些 ...
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()是一个观测值,它与其他观测值的差别如此之大,以至于怀疑它是由不同的机制产生的 边界点 离群点 核心点 质心 ...
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