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关于支持向量机(SVM)正确的说法有

关于支持向量机(SVM)正确的说法有
A、利用点到超平面的距离定义训练目标 B、模型参数可以被看成是一个超平面 C、可以很自然地解决二分类问题，但不能直接解决多分类问题 D、是一种在线的学习算法 喵查答案：利用点到超平面的距离定义训练目标 模型参数可以被看成是一个超平面 可以很自然地解决二分类问题，但不能直接解决多分类问题 ……继续阅读 »

关于感知机(perceptron)正确的说法有

关于感知机(perceptron)正确的说法有
A、是一种在线的学习算法 B、模型参数可以被看成是定义一个超平面 C、给定一个输入，模型分数大于一则判断为正例，模型分数小于1则判断为负例 D、模型参数的数量和输入特征向量的长度无关 喵查答案：是一种在线的学习算法 模型参数可以被看成是定义一个超平面 给定一个输入，模型分数大于一则判断为正例，模型分数小于1则判断为负例 ……继续阅读 »

允许支持向量机和感知机用一个超平面完成多分类问题的关键因素包括

允许支持向量机和感知机用一个超平面完成多分类问题的关键因素包括
A、将超平面映射成超曲面 B、将多分类问题转换成正确类别和错误类别的二分类 C、一个超平面不能解决多分类问题，需要对每个类别分别定义一个超平面 D、通过对输入和输出同时提取特征，对特征向量空间增维 喵查答案：将多分类问题转换成正确类别和错误类别的二分类 通过对输入和输出同时提取特征，对特征向量空间增维 ……继续阅读 »

多分类支持向量机不再需要参数b的原因是

多分类支持向量机不再需要参数b的原因是
A、特征向量表达能力增强 B、模型训练的目标函数改变，用正确类别和错误类别的相对分值而不是绝对分值进行决策 C、对于多分类问题，模型的超平面定义彻底改变了，不需要平移参数就可以定义点到超平面的距离 D、多分类问题需要非线性变换，参数b变换之后不能保证代表空间平移距离，因此只能舍弃 喵查答案：模型训练的目标函数改变，用正确类别和错误类别的相对分值而不是绝对分值……继续阅读 »

关于超参数，下列哪些说法是正确的

关于超参数，下列哪些说法是正确的
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 ……继续阅读 »

关于概率链式法则与条件无关假设，下列说法正确的有

关于概率链式法则与条件无关假设，下列说法正确的有
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 ……继续阅读 »

朴素贝叶斯模型参数化的过程使用了

朴素贝叶斯模型参数化的过程使用了
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 »

下列关于概率正确的表达有

下列关于概率正确的表达有
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) ……继续阅读 »

关于生成式模型(generative model)，下列表述正确的有

关于生成式模型(generative model)，下列表述正确的有
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 ……继续阅读 »