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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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A、相对频率计算
B、期望最大算法
C、感知机
D、对数线性模型
喵查答案：期望最大算法
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A、向量到类别中心的距离
B、类别中心向量
C、向量对类别的归属
D、类别个数
喵查答案：向量对类别的归属
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A、模型参数
B、隐变量
C、类别个数
D、支持向量取值
喵查答案：模型参数
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A、一个
B、两个
C、三个
D、和词汇表的平方成正比
喵查答案：两个
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A、是任务输出
B、任务收入和任务输出之外的变量
C、既包括任务输出，又包括额外变量
D、没有隐变量
喵查答案：任务收入和任务输出之外的变量
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A、两句话词与词之间一一对应互为翻译
B、源语言的一个词可以对应目标语言的多个词，但是反过来不行
C、源语言中每个单词必须对应目标句子中的某个单词，但目标句子中可以有单词不对应源语言句子中的任何词
D、目标语言句子中的第一个单词可以对应源语言中的多个单词。
喵查答案：目标语言句子中的第一个单词可以对应源语言中的多个单词。
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