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A、波音，直升机
B、洛克希德，倾转旋翼机
C、洛克希德，旋翼机
D、美国贝尔，倾转旋翼机
喵查答案：美国贝尔，倾转旋翼机
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A、1788
B、1852
C、1783
D、1899
喵查答案：1783
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A、1899
B、1903
C、1909
D、1911
喵查答案：1903
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A、美国的莱特兄弟
B、德国的李林达尔
C、美国的兰利
D、英国的凯利
喵查答案：德国的李林达尔
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A、飞机
B、热气球
C、直升机
D、飞艇
喵查答案：热气球
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A、模仿蜻蜓
B、模仿蜜蜂
C、模仿苍蝇
D、模仿飞鸟
喵查答案：模仿飞鸟
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A、任务输入
B、任务输出
C、输入输出之外的其他变量
D、模型参数
喵查答案：任务输出
输入输出之外的其他变量
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A、期望最大算法
B、化简的期望最大算法
C、概率算法
D、迭代优化算法
喵查答案：化简的期望最大算法
概率算法
迭代优化算法
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A、可以给文档提供乘幂向量表示
B、是一种生成式概率模型
C、是有隐变量的模型
D、模型训练具有封闭解
喵查答案：可以给文档提供乘幂向量表示
是一种生成式概率模型
是有隐变量的模型
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A、使用了Jensen inequality推导
B、间接最大化了可观测数据的似然
C、 E-step可以被认为是为了优化训练目标寻找隐变量的后验概率形式
D、可以在理论上证明，无论随机初始化如何，都能找到全局最优解
喵查答案：使用了Jensen inequality推导
间接最大化了可观测数据的似然
E-step可以被认为是为了优化训练目标寻找隐变量的后……继续阅读 »
A、是期望最大算法的一种化简形式
B、通过迭代的调整模型参数和隐变量来优化数据似然
C、期望步骤和最大步骤优化的目标都是可观测到的变量的对数概率
D、迭代的终止条件是隐变量和模型参数不再显著改变
喵查答案：是期望最大算法的一种化简形式
通过迭代的调整模型参数和隐变量来优化数据似然
迭代的终止条件是隐变量和模型参数不再显著改变
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A、是一种最大似然训练算法，考虑到隐变量
B、建模对象是可观测的变量和隐变量的联合概率
C、参数化过程只需针对模型建模对象的联合概率进行
D、可以看成是一种坐标上升(coordinate ascent)数值优化算法
喵查答案：是一种最大似然训练算法，考虑到隐变量
建模对象是可观测的变量和隐变量的联合概率
参数化过程只需针对模型建模对象的联合概率进行
可以看成……继续阅读 »
A、建模对象和参数设置与有监督朴素贝叶斯模型相同
B、隐变量是输入和输出之外的变量
C、需要事先定义类别个数
D、与k均值聚类算法完全等同
喵查答案：建模对象和参数设置与有监督朴素贝叶斯模型相同
需要事先定义类别个数
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A、贝叶斯法则
B、概率链式法则
C、条件无关假设
D、特征工程
喵查答案：贝叶斯法则
概率链式法则
条件无关假设
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A、训练数据中不存在的变量
B、模型没有考虑的变量
C、模型不对用户公开的隐私变量
D、训练数据中存在，但测试数据中不存在的变量
喵查答案：训练数据中不存在的变量
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