機器學習基礎題目

2022-06-22 17:09:11 字數 1290 閱讀 5237

1. 在深度學習中,涉及到大量矩陣相乘,現在需要計算三個稠密矩陣a,b,c的乘積abc,假設三個矩陣的尺寸分別為m*n,n*p,p*q,且m

(ab)c

常見的判別式模型有:

常見的生成式模型有:

3.概率質量函式 (probability mass function,pmf)是離散隨機變數在各特定取值上的概率。

累積分布函式(cumulative distribution function,cdf) 能完整描述乙個實數隨機變數x的概率分布,是概率密度函式的積分。對於所有實數x ,與pdf相對。

4. 在統計模式識分類問題中,當先驗概率未知時,可以使用

n-p判決
最小最大損失準則

解析:在貝葉斯決策中,對於先驗概率p(y),分為已知和未知兩種情況。

1. p(y)已知,直接使用貝葉斯公式求後驗概率即可;

2. p(y)未知,可以使用聶曼-皮爾遜決策(n-p決策)來計算決策面。

最大最小損失規則主要就是使用解決最小損失規則時先驗概率未知或難以計算的問題的。

5. crf模型對於hmm和memm模型的優勢:

crf優點:特徵靈活,可容納較多的上下文資訊,能夠做到全域性最優;

crf缺點:訓練代價大,複雜度高,速度慢;

1)crf沒有hmm那樣嚴格的獨立性假設條件,因而可以容納任意的上下文資訊。特徵設計靈活(與me一樣)-------- 與hmm比較

2)同時,由於crf計算全域性最優輸出節點的條件概率,它還克服了最大熵馬爾可夫模型標記偏置(label-bias)的缺點。 --------- 與memm比較

3)crf是在給定需要標記的觀察序列的條件下,計算整個標記序列的聯合概率分布,而不是在給定當前狀態條件下,定義下乙個狀態的狀態分;--------- 與me比較

6. 在hmm中,如果已知觀察序列和產生觀察序列的狀態序列,那麼可用以下哪種方法直接進行引數估計:

極大似然估計。

在給定觀測序列和對應的狀態序列估計模型引數,可以利用極大似然發估計。

如果給定觀測序列,沒有對應的狀態序列,才用em,將狀態序列看不不可測的隱資料。

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