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唐人街探案之秦风

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唐人街探案之秦风

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监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息

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假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为05，超过05概率估计，就判别为1，否则就判别0；如果我们现在用另一个大于05的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是？1模型分类的召回率会降低或不变2模型分类的召回率会升高3模型分类准确率会升高或不变 4模型分类准确率会降低

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监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息

答案：B

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假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为05，超过05概率估计，就判别为1，否则就判别0；如果我们现在用另一个大于05的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是？1模型分类的召回率会降低或不变2模型分类的召回率会升高3模型分类准确率会升高或不变 4模型分类准确率会降低

A. 1

B. 2

C. 1和3

D. 2和4

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解析：正确

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设λ0是矩阵A的特征方程的3重根，A的属于λ0的线性无关的特征向量的个数为k，则必有（）

A. k≤3

B. k<3

C. k=3

D. k>3

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监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）。

解析：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。

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语言模型的参数估计经常使用MLE（最大似然估计）。面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用()

A. 平滑

B. 去噪

C. 随机插值

D. 增加白噪音

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回归分析有很多种类，常见的有（）。

A. 线性回归

B. 系数回归

C. 逻辑回归

D. 曲线回归

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常用的聚类模型评价指标包括

A. 调整兰德系数

B. 轮廓系数

C. 基尼系数

D. Jaccard系数

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聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类

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最早的自然语言理解方面的研究工作是（)

A. 语音识别

B. 机器翻译

C. 语音合成

D. 语言分析

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