| 題目 |
題目類型 |
操作 |
| PCA是一種常用的降維方法，以下關(guān)于PCA的描述中錯誤的是 |
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| 在特征降維中，下列哪個方法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的線性降維技術(shù)？ |
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| PCA即主成分分析技術(shù)，又稱主分量分析技術(shù)，其原理中第一步應(yīng)該做的是： |
普通選擇題 |
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| 關(guān)于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)，以下描述錯誤的是 |
普通選擇題 |
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| 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點是端到端的學(xué)習(xí)，以下對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和特征工程的描述錯誤的是 |
普通選擇題 |
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| 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計... |
普通選擇題 |
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| "從眾多的文檔中把一些內(nèi)容相似的文檔聚為一類的技術(shù)，同類的文本相似度較大，而不同類的文本相似度較小"... |
普通選擇題 |
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| 計算機分詞的研究，可略分為法則式分詞法和統(tǒng)計式分詞法, 這兩種分詞的方法都需依賴詞典的輔助。而關(guān)于統(tǒng)... |
普通選擇題 |
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| 關(guān)于統(tǒng)計式分詞的缺點，以下說法錯誤的是？ |
普通選擇題 |
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| 關(guān)于信息檢索技術(shù)中的全文掃描(Full-Text Scanning)技術(shù)的缺點，說法正確的是？ |
普通選擇題 |
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| 自然語言處理工作中，在關(guān)鍵詞提取的時候，有一類叫“Stop Words”的詞語，其含義是什么？ |
普通選擇題 |
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| 詞頻(Term Frequency)是自然語言處理算法中非常常見的一個概念。關(guān)于詞頻(Term Fr... |
普通選擇題 |
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| TF是詞頻(Term Frequency)，IDF是逆文本頻率指數(shù)(Inverse Document... |
普通選擇題 |
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| 詞袋模型（Bag-of-words model）是個在自然語言處理和信息檢索(IR)下被簡化的表達模... |
普通選擇題 |
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| Glove模型表示的語義詞向量相似度盡可能接近在統(tǒng)計共現(xiàn)矩陣中統(tǒng)計相似度,并且不同共現(xiàn)的詞有不同權(quán)值... |
普通選擇題 |
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| Word2Vec 是Google在2013年開源的一款詞向量化的高效工具，主要包含兩個模型：連續(xù)詞袋... |
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| CBOW模型根據(jù)某個中心詞前后A個連續(xù)的詞,來計算該中心詞出現(xiàn)的概率,即用上下文預(yù)測目標(biāo)詞，模型結(jié)構(gòu)... |
普通選擇題 |
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| CBOW和Skip-Gram都是在word2vec中用于將文本進行向量表示的實現(xiàn)方法,關(guān)于Skip-... |
普通選擇題 |
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| 樸素貝葉斯（Naive Bayes）是一種特殊的Bayes分類器，特征變量是X，類別標(biāo)簽是C，它的一... |
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| 樸素貝葉斯（Naive Bayes）是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法，可以用來預(yù)測何種數(shù)... |
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