位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的()
A. 后验概率
B. 先验概率
C. 类概率密度
D. 类概率密度与先验概率的和
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在Logistic Regression中,如果同时加入L1和L2范数,不会产生什么效果()
A. 以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合
B. 能解决维度灾难问题
C. 能加快计算速度
D. 可以获得更准确的结果
机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是？
A. 使用L1可以得到稀疏的权值
B. 使用L1可以得到平滑的权值
C. 使用L2可以得到稀疏的权值
以下几种模型方法属于判别式模型(Discriminative Model)的有()1.混合高斯模型2.条件随机场模型3.区分度训练4.隐马尔科夫模型
A. 2,3
B. 3,4
C. 1,4
D. 1,2
关于支持向量机SVM,下列说法错误的是()
A. L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力
B. Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误
C. 分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模
D. 当参数C越小时，分类间隔越大，分类错误越多，趋于欠学习
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