人工智能自然语言技术练习(习题卷32)第1部分：单项选择题，共43题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]人工智能起源于哪个年代？A)20世纪50年代B)20世纪60年代C)20世纪70年代D)20世纪80年代答案:A解析:2.[单选题]使用马尔科夫链的算法有：A)HMMB)SVMC)CRFD)MEMM答案:A解析:3.[单选题]tf.reshape()的用途是？A)相乘B)相...

机器学习总结（⼋）决策树ID3，C4.5算法，CART算法本⽂主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对⽐了各种算法的不同点。决策树：是⼀种基本的分类和回归⽅法。在分类问题中，是基于特征对实例进⾏分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。决策树模型：决策树由结点和有向边组成。结点⼀般有两种类型，⼀种是内部结点，⼀种是...

线性分类器及python实现以下内容参考CS231n。上⼀篇关于分类器的⽂章，使⽤的是KNN分类器，KNN分类有两个主要的缺点：空间上，需要存储所有的训练数据⽤于⽐较。时间上，每次分类操作，需要和所有训练数据⽐较。本⽂开始线性分类器的学习。和KNN相⽐，线性分类器才算得上真正具有实⽤价值的分类器，也是后⾯神经⽹络和卷积神经⽹络的基础。线性分类器中包括⼏个⾮常重要的部分：权重矩阵W，偏差向量b评分函...

人工智能机器学习技术练习(习题卷25)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]基于层次的聚类，说法正确的是()A)凝聚法是从一个大的数据簇开始计算B)分裂法是从一个小的数据簇开始计算C)簇与簇之间可以进行合并，进行层次分析答案:C解析:2.[单选题]考虑下表中二元分类问题的训练样本，根据信息增益，哪个是最佳划分(在a1,a2,a3中):class="...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113901943 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111250451.7(22)申请日 2021.10.26(71)申请人 南阳理工学院    地址 473000 河南省南阳市宛城区长江路80号(72)发明人 于彬 (74)专利代理机构 61223 西安铭泽...

svm 松弛变量    支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习领域中一种常用的分类器算法。在SVM中，松弛变量（slack variable）是一个重要的概念，用于解决线性不可分的问题。在本文中，我们将详细介绍SVM中的松弛变量。    1. 什么是松弛变量    在SVM中，我们的目标是到一个最优...

线性回归、逻辑回归（LR）线性回归回归是⼀种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明⾃变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如医⽣治病时的望、闻、问、切之后判定病⼈是否⽣了什么病，其中的望闻问切就是获得⾃变量x，即特征数据，判断是否⽣病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，如图1.a所⽰，X为数据点——肿瘤的⼤⼩，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如...

大数据分析与应用期末复习一、选择题。1、大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候，实际包含有哪几层含义？（ABC）A、数据很大B、构成复杂C、变化很快D、蕴含大价值2、建立大数据需要设计一个什么样的大型系统？（ABCD）A、能够把应用放到合适的平台上B、能够开发出相应应用C、能够处理数据D、能够存储数据3、医疗领域如何利用大数据？（ACD）A、临床决策支持B、个性化医疗C、社保资金安全D、...

困惑度 二元逻辑回归二元逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题，广泛应用于许多领域，如医学、金融、工程等。本文将从什么是二元逻辑回归、其原理、应用案例和使用指导等多个方面进行详细介绍，帮助读者更好地理解和运用这一算法。什么是二元逻辑回归？二元逻辑回归是一种通过建立数学模型来解决二分类问题的监督学习算法。在该算法中，我们将输入数据与其对应的标签进行对应，然后利用这些输入数据训练出一个分...

AI技术的模型选择与优化策略指南快速发展的人工智能技术已经渗透到了各个领域，成为推动社会进步和商业创新的重要驱动力。而在应用人工智能技术时，合适的模型选择和优化策略是确保系统性能和效果的关键因素之一。本文将为您提供一份AI技术模型选择与优化策略的指南，帮助您更好地理解和应用这些关键方法。一、模型选择的基本原则在选择合适的AI模型时，我们需要考虑以下几个基本原则：1. 任务需求分析：首先要明确所面临...

支持向量机 损失函数支持向量机（Support Vector Machine）是一种有监督学习算法，可以用于二分类或多分类问题。在分类模型中，SVM选择一个最优的超平面将数据集分为两个部分，并尽可能地将两个类别分开。SVM使用的损失函数是Hinge Loss，它可以让SVM对于误分类的点付出更高的代价，从而使得分类面更加鲁棒。Hinge Loss也被称为最大间隔损失函数，可以被视为一个函数和阈值之...

人工智能自然语言技术练习(习题卷26)第1部分：单项选择题，共43题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]在工业应用中经常会碰到NLP中的文本分类，文本分类属于以下哪种任务？A)分类B)回归C)聚类D)降维答案:A解析:2.[单选题]下面哪个框架是Google开发出来的？A)caffeB)torchC)tensorflowD)mxnet答案:C解析:3.[单选题]人工智能中贝努...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114219010 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111407653.8(22)申请日 2021.11.24(71)申请人 北京华能新锐控制技术有限公司    地址 102209 北京市昌平区北七家未来科技城南区华能人才创新创业基地实验楼B座(72)发明人...

omlsa算法摘要：一、算法背景1.omlsa算法简介2.算法发展历程二、算法原理1.核心思想2.算法流程三、算法应用1.应用领域2.实际案例四、算法优缺点1.优点2.缺点五、发展趋势1.发展前景2.未来研究方向正文：一、算法背景omlsa算法是一种用于处理高维数据的新型算法，全称为One-class Learning based on Manifold Regularization and Su...

多项式逻辑回归进行分类一、引言多项式逻辑回归（Polynomial Logistic Regression）是一个非常常见的分类算法，它可以用于二分类和多分类问题。相比于线性逻辑回归，它可以更好地拟合非线性的数据。在本文中，我们将详细介绍多项式逻辑回归的原理、模型构建、优化方法以及如何使用Python实现。二、多项式逻辑回归原理1. 逻辑回归简介逻辑回归是一种广义线性模型，通常用于解决二分类问题。...

二分类逻辑回归算法的应用 -回复标题：二分类逻辑回归算法在实际应用中的解析与步骤【引言】二分类逻辑回归（Binary Logistic Regression）是一种广泛应用的统计学习方法，主要用于处理因变量为二分类的问题，例如预测用户是否会购买某个产品、邮件是否为垃圾邮件等。该算法通过构建一个能最大化数据集似然概率的模型，实现对样本类别进行准确预测的目标。本文将详细探讨二分类逻辑回归算法的应用场景...

机器学习中的分类算法与实践机器学习是一门在计算机中模拟人类智能的学科，主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类算法是监督学习中最常用的算法之一，主要解决的是将数据划分到不同的类别中的问题。分类算法有很多种，比如决策树、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯分类器等，本文主要介绍这些算法的特点以及实践应用。一、决策树分类算法决策树是一种基于树结构的分类模型，可以根据特征值来对实例进行分类。...

逻辑回归模型，是机器学习中比较常用的一个分类模型。它是建立在线性回归模型上的，主要用于解决二分类问题。在实际应用中，被广泛应用于金融风控、医疗诊断、邮件分类等领域。正则化的回归分析一、原理是建立在统计学基础上的，它通过对数据的分析和建模，寻各个因素之间的关系，以达到分类的目的。中的因变量是一个二元分类变量，因此需要一个非线性函数来将结果限制在0-1之间，一般使用sigmoid函数。sigmoid...

python 时间序列分类逻辑回归 概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在探讨Python中时间序列分类逻辑回归的概念、方法和应用。时间序列分类是指对于一系列按照时间顺序排列的数据样本，通过建立适当的模型来预测其所属类别或标签。而逻辑回归算法则是一种常用的分类算法，它基于线性回归模型，并通过使用逻辑函数来进行分类。1.2 文章结构本文由5个主要部分组成，包括引言、Python时间序列分类逻辑...

logistic 回归函数Logistic回归函数是一种常用的统计学习方法，广泛应用于分类问题。它是一种线性模型，通过sigmoid函数将线性函数的输出映射到0-1之间，从而实现了对二分类问题的建模。在介绍Logistic回归函数之前，我们先来看一下什么是线性模型。线性模型是指特征和权重之间存在线性关系的模型，即通过特征的线性组合来预测目标变量。在二分类问题中，线性模型可以表示为：y = w0 +...

正则化的回归分析回归模型和分类模型    回归模型和分类模型是机器学习领域中最常用的两种模型。回归模型通常用于预测连续型变量的值，例如股票价格、房价等；而分类模型则用于将实例划分到不同的类别中，例如判定邮件是否为垃圾邮件、将不同的花卉分类等。这两种模型都是通过训练数据集来学习模式，并将这些模式应用到新的数据集中进行预测。 回归模型和分类模型的训练过程类似，都需要选择合适的算法和...

广义有序逻辑回归    广义有序逻辑回归是一种用于多分类问题的机器学习算法，它可以处理有序类别变量。与传统的逻辑回归相比，广义有序逻辑回归能够更好地捕捉到类别之间的顺序关系，因此在许多实际问题中具有更好的性能。    广义有序逻辑回归的模型假设每个类别都对应于一组参数，这些参数用于描述给定样本属于该类别的可能性。在训练过程中，模型将根据样本分类的真实顺序关系...

基于人工智能的智能资产管理系统实验报告一、引言在当今数字化和信息化快速发展的时代，资产管理对于企业和组织的运营效率和竞争力具有至关重要的意义。传统的资产管理方式往往依赖人工记录和手动操作，存在效率低下、准确性不高、难以实时监控等问题。随着人工智能技术的不断发展和应用，基于人工智能的智能资产管理系统应运而生，为解决传统资产管理的痛点提供了新的思路和方法。二、实验目的本实验旨在研究和评估基于人工智能的...

费希尔判别法的基本思想费希尔判别法，又称Fisher LDA(Linear Discriminant Analysis）或Fisher正则化，是一种多变量分类分析技术，是20世纪30年代由英国统计学家菲舍尔第一次提出的。该技术具有某种正则属性，可实现二分类或多分类分析，并有助于综合对各个分类因素的重要性程度快速排序。费希尔判别法最重要的特性在于它专注于各个分类变量之间的相关性，可生成一组权重因子，...

支持向量机的特征选取方法支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。在实际应用中，选择合适的特征对于SVM的性能至关重要。本文将介绍一些常用的支持向量机特征选取方法，帮助读者更好地理解和应用SVM算法。一、特征选取的重要性特征选取是指从原始数据中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高分类或回归模型的性能。在SVM中，...

一、 判断题（题数：15，共 15.0 分）1.定量属性可以是整数值或者是连续值。（  ）正确答案： √ 2.分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。（  ）正确答案： √ 3.在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题...

人工智能自然语言技术练习(试卷编号1161)1.[单选题]下列关于中文分词方法的描述中，属于基于词典的分词方法的是()A)在分析句子时与词典中的词语进行对比，词典中出现的就划分为词B)依据上下文中相邻字出现的频率统计，同时出现的次数越高就越可能组成一个词C)让计算机模拟人的理解方式，根据大量的现有资料和规则进行学习，然后分词D)依据词语与词语之间的空格进行分词答案:A解析:2.[单选题]梯度下降是...

人工智能自然语言技术练习(试卷编号131)1.[单选题]不同标注集的根本差别在于()A)如何对某些词进行分类B)如何排布词语C)如何对某种字符进行分类D)如何排布字符答案:A解析:2.[单选题]以下四个选项中，哪个选项的缩写是RNNA)卷积神经网络B)标准神经网络C)循环神经网络D)自注意力机制答案:C解析:3.[单选题]下列不属于神经细胞结构的是（）A)树突B)突触C)细胞体D)大脑答案:D解析...

支持向量机与神经网络算法的对比分析    支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和神经网络（Neural Network，NN）是两种常用的分类算法，分别属于非线性分类和深度学习领域。下面我们将从不同的角度对两种算法进行比较和分析。    1. 原理和结构：    支持向量机是一种基于统计学习理论的非线性分类方...

全连接层linear的用法 -回复全连接层（linear layer）是深度神经网络中的基本层之一，它也被称为全连接层、密集连接层或线性层。全连接层的主要作用是将输入数据映射到下一层的输出，并应用权重和偏置。本文将深入探讨全连接层的用法和作用，并分步介绍它的实现细节。第一部分：全连接层的作用和用途全连接层是神经网络中最基本的层之一，它在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域中广泛应用。它的主要作用...