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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

以下关于最大似然估计MLE的说法正确的是()。

A.MLE中加入了模型参数本身的概率分布

B.MLE认为模型参数本身概率是不均匀的

C.MLE体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点

D.MLE是指找出一组参数,使得模型产生出观测数据的概率最大

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第1题
以下哪一选项是对单高斯模型进行参数估计时使用的算法?()

A.EM算法

B.最大似然估计

C.维特比算法

D.前向后向算法

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第2题
最大似然估计求解过程正确的是()

.1.对数似然函数

class="markdown_return">.2.概率密度函数

.3.似然函数

class="markdown_return">.4.求导且令方程为0

.5.解方程

A.4-1-3-2-5

B.2-1-3-4-5

C.1-3-4-2-5

D.2-3-1-4-5

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第3题
点估计的方法有()。
A.矩估计法

B..顺序统计量法

C最大似然法

D.最小二乘法

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第4题
关于Logistic回归和SVM不正确的是:()。

A.Logistic回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,用先验概率的乘积代替后验概率

B.Logistic回归的输出就是样本属于正类别的几率

C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,属于结构风险最小化

D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合

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第5题
哪种策略可以加速词向量训练()。

A.para2vect

B.层级softmax

C.最大似然估计

D.以上都不对

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第6题
从定义的角度看,由抽样所致的样本统计量与总体参数的差异就是()(samplingerror)。

A.数理统计

B.抽样误差

C.百分位数法

D.最大似然估计

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第7题
设总体X的概率密度为其中θ是未知参数(0<θ<1). 为来自总体X的简单随机样本,记N为样本值 中小于1
设总体X的概率密度为其中θ是未知参数(0<θ<1). 为来自总体X的简单随机样本,记N为样本值 中小于1

设总体X的概率密度为

其中θ是未知参数(0<θ<1). 为来自总体X的简单随机样本,记N为样本值中小于1的个数.求

(I)θ的矩估计;

(II)θ的最大似然估计.

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第8题
设总体X的概率密度为.其中9是未知参数(0< 0<1)X1,X2…Xn为来自总体X的简单随机样
设总体X的概率密度为.其中9是未知参数(0< 0<1)X1,X2…Xn为来自总体X的简单随机样

设总体X的概率密度为.

其中9是未知参数(0< 0<1)X1,X2…Xn为来自总体X的简单随机样本,记N为样本值X1,X2…Xn中小于1的个数,求:

(1)的矩估计:

(2)的最大似然估计.

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第9题
设总体X服从参数为λ的泊松分布,λ未知,X1,X2,...,Xn为来自X的样本。(1)求参数λ的矩
设总体X服从参数为λ的泊松分布,λ未知,X1,X2,...,Xn为来自X的样本。(1)求参数λ的矩

设总体X服从参数为λ的泊松分布,λ未知,X1,X2,...,Xn为来自X的样本。

(1)求参数λ的矩估计;

(2)求参数λ的最大似然估计;

(3)记,证明:均为λ的无偏估计;

(4)证明的无偏估计量,说明这个估计量有明显的弊病;

(5)证明是λ的一致估计量。

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第10题
在朴素贝叶斯法的参数求解过程中,为了解决利用极大似然估计概率值为0的情况,可以采用以下哪种方法()。

A.核技巧

B.拉普拉斯平滑

C.数据标准化

D.聚类

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第11题
在大规模的语料中,挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性()。

A.互信息

B.最大熵

C.卡方检验

D.最大似然比

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