隐马尔可夫模型（HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网络，是一种著名的（）模型。

A、无向图$;$双向图$;$有向图$;$单向图

答案：C

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下列哪项不属于知识图谱的分布式表示方法（）

A. word2vec$;$TransD$;$TransH$;$TransE

强化学习的目标是找到（）的策略

A. 最小损失函数$;$最大化收益$;$局部最优解$;$全局最优解

()模型是一种生成式有向图模型，主要用于处理离散型的数据，在信息检索、自然语言处理等领域有广泛应用。

A. 信息模型$;$语言模型$;$话题模型$;$数据模型

欠拟合通常是由于(___)而造成的。

A. 权值学习迭代次数足够多$;$学习能力低下$;$训练集过多模型复杂$;$数据有噪声

端到端强化学习有哪些缺点？

A. 对问题搜索空间极大$;$易收敛$;$稳定性低$;$不易融合专家知识

文本语料库的可能特征是什么？

A. 文本中词计数
$;$词的向量标注
$;$词性标注（Part of Speech Tag）
$;$基本依存语法

下列贝叶斯描述错误的是

A. 贝叶斯是概率框架下实施决策的基本方法$;$贝叶斯基于概率和误判损失来选择最优的类别标记$;$ 贝叶斯中期望损失定义为风险$;$贝叶斯判定准则为最大化总体风险

在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题
时，我们可以用以下哪些方法进行解诀?

A. 批量删除$;$随机过采样$;$合成采样$;$随机欠采样

关于归一化描述正确的是

A. 归一化可以预防过拟合$;$归一化没有实质作用$;$归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间$;$归一化是一种激活函数

关于Python函数，以下说法错误的是（）。

A. 位置参数必须位于关键字参数（如果有的话）之后 $;$ 关键字参数的顺序可以任意指定 $;$ 如果到达函数末尾时没有遇到任何⼀条return语句，则会报错 $;$关键字参数通常⽤于指定默
认值或可选参数

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