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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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2016
数理统计
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下面说法正确的是? 梯度下降有时会陷于局部极小值,但EM算法不会。 SVM对噪声鲁棒。 当训练数据较多时更容易发生过拟合。 给定n个数据点,如果其中一半用于训练,另一半用于测试,则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减小。 ...
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自然语言处理
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研发工程师
2016
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自然语言处理中的中文分词问题,前向最大匹配算法(FMM)。 注:题目举例说明了FMM的基本思想。 (1)设计字典的数据结构 struct dictnote。 (2)用C/C++实现FMM,可选接口为 int FMM(vector iLetters, dictnode *iRoot, vector*oResults); 其中 iLetters 为待分词的句子,比如 {“小”,“明”,“今”,“天”,“买”,“了”,“i”,“p”,“o”,“n”,“e”,“6”}, iRoot 是字典, oResults 保存输出结果,即分词的位置。也可以自己设计接口。 (3)收集了一些手机品牌的字典,如{iphone, 诺基亚}。 现在要求查找包含这些手机品牌的网页,比如包含 iphone6, 诺基亚 9973 等。 怎么修改FMM实现这个功能,可以写伪代码。 ...
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自然语言处理
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C语言工程师
问答题
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考虑两个分类器:1)核函数取二次多项式的SVM分类器和2)没有约束的高斯混合模型(每个类别为一个高斯模型)。我们对R2空间的点进行两类分类。假设数据完全可分,SVM分类器中不加松弛惩罚项,并且假设有足够多的训练数据来训练高斯模型的协方差。下面说法正确的是? SVM的VC维大于高斯混合模型的VC维 SVM的VC维小于高斯混合模型的VC维 两个分类器的结构风险值相同 这两个分类器的VC维相同 ...
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自然语言处理
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研发工程师
2016
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在大规模的语料中,挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性。 互信息 最大熵 卡方检验 最大似然比 ...
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自然语言处理
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数理统计
单选题
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3388
语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没有出现的项概率为0,这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题,需要使用:( ) 平滑 去噪 随机插值 增加白噪音 ...
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自然语言处理
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机器学习
单选题
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下面说法错误的是() 遗传算法直接以适应度作为搜索信息,无需导数等其他辅助信息 决策树算法对离散属性和连续属性进行建模 Hapfield网络不仅有不动点吸引子,也有其它类型的吸引子 决策树是一种混合算法,它综合了多种不同的创建树的方法 ...
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自然语言处理
百度
研发工程师
2016
单选题
经典指数
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2840
下面说法错误的是() 遗传算法直接以适应度作为搜索信息,无需导数等其他辅助信息 决策树算法对离散属性和连续属性进行建模 Hapfield网络不仅有不动点吸引子,也有其它类型的吸引子 决策树是一种混合算法,它综合了多种不同的创建树的方法 ...
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自然语言处理
百度
研发工程师
2016
单选题
经典指数
1
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2836
下面说法正确的是? 梯度下降有时会陷于局部极小值,但EM算法不会。 SVM对噪声鲁棒。 当训练数据较多时更容易发生过拟合。 给定n个数据点,如果其中一半用于训练,另一半用于测试,则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减小。 ...
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自然语言处理
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研发工程师
2016
单选题
经典指数
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837
在分析句子结构时,句子的内部组织结构用树来表示,组成的结构具有显著的特点是( ) 递归 中心词 循环 修饰语 ...
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自然语言处理
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