在掷硬币的例子中,期望最大化算法的隐含参数指的是:
A. 每组实验中正面朝上的次数
B. 每组实验中选择的硬币
C. 每枚硬币正面朝上的概率
D. 每枚硬币被选中的次数
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优化问题的难度主要来源于:
A. 问题的高维度
B. 问题变量间的强相关性
C. 解空间中的多极值点
D. 巨大的解空间
打分矩阵的主要特点有:
A. 行数较大
B. 列数较大
C. 较为稀疏
D. 对称矩阵
采用Sigmod函数作为激励函数的主要原因是:
A. 有固定的输出上下界
B. 计算复杂度较低
C. 导数存在解析解
D. 处处可导
线性回归模型由于自身的局限性只能描述变量间的线性关系。
A. 正确
B. 错误