机器学习(北京理工大学) 中国大学mooc慕课答案2024版 m45160

，购买后上方矩形框将出现已付费的隐藏内容 ;模型本质仍然是一个线性模型，实现相对简单 ;直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题 ;逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型 “硬间隔”是指SVM允许分类时出现一定范围的误差 ((k%==)||(k%==)) / /第二章期望最大化算法期望最大化算法 Critic网络是用来输出动作的;Actor网络是用来评价Critic网络所选动作的好坏的[/]完整 C值越大，步长越大，收敛速度就越快 DBSCAN对参数不敏感 DDPG;AC EM算法，具有通用的求解形式，因此对任何问题，其求解过程都是一样，都能很容易求得结果 EM算法因为是理论可以保证收敛的，所以肯定能够取得最优解 EM算法是建立在凸球形的样本空间上的聚类方法 EM算法的E和M指什么 EM算法的核心思想是 EM算法通常不需要设置步长，而且收敛速度一般很快 EM算法首先猜测每个数据来自哪个高斯分布，然后求取每个高斯的参数，之后再去重新猜测每个数据来自哪个高斯分布，类推进一步迭代，直到收敛，从而得到最后的参数估计值 EM聚类属于软分聚类方法 ExpectationMaximum Gibbs采样方法;变分推断 Gibbs采样是一类通用的采样方法，和MH采样方法没有任何关系 GIS算法的收敛速度由计算更新值的步长确定 Jessen不等式E(f(x))>=f(E(x))，左边部分大于等于右边部分的条件是函数f是凸函数，如果f是凹函数，左边部分应该是小于等于右边部分 Jessen不等式等号成立的条件是：变量为常数 kmeans算法 k中心点算法每次迭代的计算复杂度是多少 LDA模型中的一个主题指： LDA模型在做参数估计时，最常用的方法是 LDA模型是一种生成式模型 LDA模型的核心假设是：假设每个文档首先由主题分布表示，然后主题由词概率分布表示，形成文档主题词的三级层次 LDA模型的隐变量Z是 LSTM和GRU网络因为引入了门控单元，可以缓解梯度消失问题 MarnivLeeMinsky Modelfree方法 mooc慕课答案 mooc慕课答案题库 mooc答案 mooc答案题库 mooc题库 Offpolicy算法 PP Qlearning与Sarsa相同的地方是 Qlearning属于哪种算法 Q值的目标值中的max操作会产生过估计，从而影响找到最佳策略;DoubleDQN可以减小偏差 Sarsa Sarsa与Qlearning的区别是 Sarsa是onpolicy，而Qlearning是offpolicy;Qlearning在算法更新时，对应的下一个动作并没有执行，而sarsa的下一个动作在这次更新时已经确定了 SVM中的代价参数C表示什么 SVM中的泛化误差代表SVM对新数据的预测准确度 SVM算法的性能取决于： TN/(TN+FP) TRPO;REINFORCE;PPO 一对一法分类器，k个类别需要多少个SVM： 一种数据压缩方法，将文档压缩在更小的空间中 下列哪位是人工智能之父 下列哪种归纳学习采用符号表示方式 下列哪项说法不正确 下列哪项说法正确 下列描述无监督学习错误的是 下列描述有监督学习错误的是 下列有关支持向量机说法不正确的是： 下列有关核函数不正确的是： 下图中使用概率的乘积规则将联合概率展开式为： 下图中有多少个团 下图中有多少个最大团 下图中的联合概率分布的吉布斯表示为： 下图是全连接图 下面是矩阵的特征值为： 不需要建模环境，等待真实反馈再进行接下来的动作，这是哪种强化学习算法 不需要降维 两个n维向量和之间的欧式距离（euclideandistance)为： 中国大学mooc慕课答案 中国大学mooc慕课答案大全 中国大学mooc慕课答案题库 中国大学mooc测验作业答案 中国大学mooc答案 中国大学MOOC答案 CSDN 中国大学mooc答案公众号 中国大学mooc答案公众号免费 中国大学mooc答案合集 中国大学MOOC答案在哪里查 中国大学MOOC答案查询 中国大学mooc答案题库 中国大学MOOC网课答案查询方法 中国大学慕课mooc答案题库 中国大学慕课答案 中国大学慕课答案题库 为什么循环神经网络可以用来实现自动问答，比如对一句自然语言问句给出自然语言回答 主题建模本质上是：一种新的文档表示方法，主要是通过主题的分布来表示一个文档 主题建模的关键是确定数据集合的主题个数 从最大熵思想出发得出的最大熵模型，采用最大化求解就是在求P(y|x)的对数似然最大化 以上全不对 以上所有 以下关于蒙特卡洛方法描述正确的是 以下关于逻辑斯蒂回归模型的描述正确的是 以下哪种算法属于策略梯度算法 以下哪种算法是TDlearning的方法 以下属于ActorCritic算法的是 估值问题;寻找状态序列;学习模型参数 使用了多个线程，每个线程对应了不同的探索方式;AC是onpolicy的算法 假设某事件发生的概率为p，则此事件发生的几率为： 关于AC算法说法正确的是 关于DoubleDQN说法正确的是 关于DQN说法正确的是 关于EM算法的收敛性，EM算法理论上不能够保证收敛 关于EM算法的用途，EM算法只适用不完全数据的情形 关于episode说法错误的是 关于Kmeans说法不正确的是： 关于LDA模型中的K，K的指定，必须考虑数据集合的特点，选择一个较为优化的数值 关于策略梯度的方法说法正确的是 关于经验池（experiencereplay）叙述正确的是 分裂层次聚类采用的策略是自底向上 动作 卷积神经网络通常比全连接神经网络参数少，因此能力更差 反向传播算法中需要先计算靠近输入层参数的梯度，再计算靠近输出层参数的梯度 吉布斯采样是一种通用的采样方法，对于任何概率分布都可以采样出对应的样本 回报函数 因为自动问答可以看成是一种序列到序列的转换;因为循环神经网络能够处理变长输入 在Qlearning中，以下说法正确的是 在分类准确性和模型复杂度之间的权衡 在数据不完备时，贝叶斯网络的参数学习方法有： 在状态时计算的，对应的动作并没有真正执行，只是用来更新当前Q值;更新中，Q的真实值为 均为章节测试 基于搜索评分的方法，关键点在于 基于约束的方法通过统计独立性测试来学习结点间的 大学慕课MOOC的答案在哪里 奖励 如果我们的机器（或智能体）每次训练更新的损耗会比较大，我们更倾向于选择哪种算法 学习能力 对于ActorCritic算法，说法错误的是 强化学习基本要素有哪些 得到的是局部最优解 循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了 慕课答案 慕课答案免费查询 慕课答案题库 慕课题库 所有数据都相互独立分布 打破样本之间的连续性;每次更新时随机采样样本 折扣因子 支持向量是最靠近决策表面的数据点 数据有噪声，有重复值，不会导致SVM算法性能下降 最大似然估计方法是实例数据不完备情况下的学习方法 有关聚类分析说法错误的是： 机器学习(北京理工大学) 中国大学MOOC慕课答案 机器学习(北京理工大学) 中国大学mooc慕课答案2023版 m45160 机器学习(北京理工大学) 中国大学MOOC答案 机器学习(北京理工大学) 中国大学慕课答案 条件随机场需要解决的关键问题有： 根据王珏的理解，下列不属于对问题空间W的统计描述是 梯度下降法;随机梯度下降法;小批量随机梯度下降法 概率论 模型预测为正的负样本 正确 正确第三章主题建模主题建模 正确第八章神经网络神经网络 正确第六章概率无向图模型概率无向图模型 正确第四章支持向量机支持向量机 每个词对应的主题 混淆矩阵中的TP=，FP=，FN=，TN=，Fscore是 混淆矩阵中的TP=，FP=，FN=，TN=，准确率是 混淆矩阵中的TP=，FP=，FN=，TN=，召回率是 混淆矩阵中的TP=，FP=，FN=，TN=，精确率是 混淆矩阵的假正是指 混淆矩阵的真负率公式是为 满足Mercer条件的函数不一定能作为支持向量机的核函数 熵最大时，表示随机变量最不确定，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难 特征函数的选择;参数估计;模型推断 状态 状态值函数的贝尔曼方程为 独立性;相关性 生物神经信号由树突传递给轴突 确定合适的搜索策略;确定评分函数 第一章绪论绪论 经验归纳学习 网络最开始使用卷积神经网络或全连接网络，目的是为了提取图像特征信息;对于atari游戏中，一般将连续帧图像放在一起作为一个state送到神经网络中;网络的输出是Q值 聚类分析一个簇中的数据之间具有高差异性 若参数C（costparameter）被设为无穷，只要最佳分类超平面存在，它就能将所有数据全部正确分类 蒙特卡洛方法计算值函数可以采用Firstvisit方法;蒙特卡洛方法方差很大;蒙特卡洛方法计算值函数可以采用Everyvisit方法 蒙特卡洛方法需要很少的episode就可以得到准确结果 训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据 词集合上的一个概率分布 贝叶斯网络具有的条件独立性是结点与其后代结点条件独立 贝叶斯网络起源于贝叶斯统计学，是以_____为基础的有向图模型，它为处理不确定知识提供了有效的方法 转移概率 适合发现非凸形状的簇 适用于连续动作空间 通常一个神经元包括线性和非线性两种运算 通常有哪几种训练神经网络的优化方法 通用近似定理说明 通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标 逻辑斯蒂回归模型是一种回归算法 都使用了等策略进行探索;都用qtable存储状态动作对 针对分类的可能性进行建模，不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别的概率 错误 错误下方是付费阅读内容：本平台商品均为虚拟商品，无法用作二次销售，不支持退换货，请在购买前确认您需要购买的资料准确无误后再购买，望知悉！[]post_id=”″show_buy_btn=”true”]下方为已购买的内容：第四章西方现代及当代管理理论的发展第四章章节测试 错误第七章概率有向图模型概率有向图模型 错误第九章强化学习强化学习 闵可夫斯基距离表示为曼哈顿距离时p为： 隐马尔可夫模型是一种统计模型，经常用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程 隐马尔可夫模型的三个基本问题是： 需点击上方按钮支付元购买，所有 马尔科夫决策过程由哪几个元素来表示 高斯逼近;蒙特卡洛方法;拉普拉斯近似