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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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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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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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欠拟合和过拟合的原因分别有哪些?如何避免? ...
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关于支持向量机SVM,下列说法错误的是() L2正则项,作用是最大化分类间隔,使得分类器拥有更强的泛化能力 Hinge 损失函数,作用是最小化经验分类错误 分类间隔为1/||w||,||w||代表向量的模 当参数C越小时,分类间隔越大,分类错误越多,趋于欠学习 ...
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如何判定训练出的模型过拟合? ...
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如下表是用户是否使用某产品的调查结果() UID 年龄 地区 学历 收入 用户是否使用调查产品 1 低 北方 博士 低 是 2 高 北方 本科 中 否 3 低 南方 本科 高 否 4 高 北方 研究生 中 是 请计算年龄,地区,学历,收入中对用户是否使用调查产品信息增益最大的属性(Log23≈0.63) ...
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数据清理中,处理缺失值的方法是? 估算 整例删除 变量删除 成对删除 ...
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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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