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A、模型参数属于超参数
B、超参数影响模型性能
C、一般来说，超参数的数量相对模型参数较少
D、超参数允许手工定义
喵查答案：超参数影响模型性能
一般来说，超参数的数量相对模型参数较少
超参数允许手工定义
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A、生成式概率模型，参数化过程中的重要工具
B、N元语言模型句子概率计算过程的推导手段
C、朴素贝叶斯模型建模过程中使用的重要技巧
D、最大似然估计推导过程中的必要步骤
喵查答案：生成式概率模型，参数化过程中的重要工具
N元语言模型句子概率计算过程的推导手段
朴素贝叶斯模型建模过程中使用的重要技巧
最大似然估计推导过程中的必要步骤
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A、平滑（smoothing）
B、回退（backoff）
C、条件概率（conditional probability）
D、边缘化（marginalization）
喵查答案：平滑（smoothing）
回退（backoff）
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A、速度慢
B、稀疏性强
C、表达能力弱
D、内存占用多
喵查答案：速度慢
稀疏性强
内存占用多
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A、贝叶斯法则(bayes rule)
B、概率链式法则(probability chain rule)
C、概率边缘化计算(Marginalization)
D、条件无关假设(Independence assumption)
喵查答案：贝叶斯法则(bayes rule)
概率链式法则(probability chain rule)
条件无关假设(Indep……继续阅读 »
A、P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B)
B、A与B条件无关，则B与A条件无关
C、P(A)一定P(A|B)
D、P(B,C|A)=P(B|A)P(C|B,A)
喵查答案：P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B)
A与B条件无关，则B与A条件无关
P(B,C|A)=P(B|A)P(C|B,A)
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A、相对频率估算
B、最大后验概率估算
C、最小二乘估算
D、最大似然估计
喵查答案：最大后验概率估算
最大似然估计
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A、建模的对象是联合概率表达
B、具有较高的可解释性，表达生成过程
C、不使用条件无关假设
D、一般难以处理(overlapping features)特征
喵查答案：建模的对象是联合概率表达
具有较高的可解释性，表达生成过程
一般难以处理(overlapping features)特征
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A、词典里没有的词
B、拼写错误的词
C、训练数据中没有出现过的词
D、没有在网络词汇表中注册过的词
喵查答案：训练数据中没有出现过的词
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A、一元语言模型
B、三元语言模型
C、五元语言模型
D、一样大
喵查答案：五元语言模型
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A、二项式分布（binomial distribution)
B、伯努利分布（Bernoulli distribution）
C、多项式分布（multinomial distribution）
D、分类分布（categorical distribution）
喵查答案：伯努利分布（Bernoulli distribution）
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A、定义模型参数，实现从输入到输出的映射函数的过程
B、优化模型参数，拟合数据分布的过程
C、定义模型参数，实现概率估算方法的过程
D、优化模型参数，实现特定训练目标最大化的过程
喵查答案：定义模型参数，实现从输入到输出的映射函数的过程
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A、一元语言模型
B、二元语言模型
C、三元语言模型
D、四元语言模型
喵查答案：三元语言模型
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A、1
B、2
C、3
D、5
喵查答案：2
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A、基于规则的方法
B、统计方法
C、深度学习方法
D、自然科学方法
喵查答案：基于规则的方法
统计方法
深度学习方法
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