人工智能自然语言技术练习(习题卷29)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]最大正向匹配法可以用于（ ）A)文本分类B)文本特征获取C)分词D)情感分析答案:C解析:2.[单选题]零均值归一化会将原始数据的标准差映射为多少？A)0B)1C)2D)3答案:B解析:3.[单选题]不是逻辑回归与朴素贝叶斯的区别是A)逻辑回归是生成模型B)朴素贝叶斯是判别...

rdkit分子描述符特征处理 概述及解释说明1. 引言1.1 概述RDKit分子描述符特征是在药物设计与机器学习领域中广泛使用的工具，用于对化学分子进行数值化表示和量化描述。这些特征可以帮助研究人员理解分子结构与性质之间的关系，从而为药物发现、毒性预测、定量构效关系等领域提供有力支持。1.2 文章结构本文将首先介绍RDKit分子描述符特征的概念及其作用，包括如何使用RDKit库对分子进行数值化表示...

人工智能机器学习技术练习(习题卷21)说明：答案和解析在试卷最后第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]线性回归和逻辑回归中，关于损失函数对权重系数的偏导数，下列说法正确的是？A)两者不一样B)两者一样C)无法确定2.[单选题]分类模型在进行训练时需要()A)训练集B)训练集与测试集C)训练集、验证集、测试集3.[单选题]（__)假设聚类结构能通过一...

HCIA人工智能3.0 题库1、人工智能的三个阶段包含了计算智能、() 、认知智能。 ——[单选题]A 弱人工智能B 感知智能C 行为智能D 强人工智能 正确答案：B                2、下列选项中不属于华为全栈解决方案范畴的是? ——[单选题]A 应用使能B 边缘计算C 开源框架D 芯片使能 正确答案：...

正则化长细比的物理意义正则化描述正确的是    正则化长细比是指材料（如纤维、颗粒等）的长度与其直径之比。其物理意义在于描述材料在形态上的细长程度。该比值可以用来评估材料的形态特征，如纤维的拉伸性能、颗粒的堆积密度等。较高的正则化长细比意味着材料更加细长，可能具有更好的拉伸性能；而较低的比值则意味着材料较短且较胖，可能更适合用于填充材料或颗粒处理。通过控制正则化长细比，可以调节...

特征选择算法是指通过对数据进行分析和处理，从中选择出最具代表性和区分度的特征，以用于构建模型或进行分类。在机器学习和数据挖掘领域，特征选择算法是非常重要的一部分，能够帮助我们提高模型的效果和准确性。在本文中，我们将详细介绍特征选择算法的原理和常用的方法，并给出相应的matlab代码示例。一、特征选择算法的原理特征选择算法的本质是从原始特征中挑选出最具代表性和区分度的特征，以降低数据维度、提高模型训...

让我们来探讨一下线性回归和lasso回归的概念与区别。1. 线性回归是一种用于建立自变量与因变量之间线性关系的统计模型，通过最小化实际值与预测值之间的残差平方和来拟合数据。这种方法对于变量较少、且它们与因变量的关系是线性的情况能很好地工作。然而，在高维数据中，传统的线性回归模型往往会面临过拟合或者无法准确挑选重要特征的问题。2. 与传统的线性回归相比，lasso回归则是添加了一个L1正则化项，目的...

机器学习算法中的特征选择方法简介随着大数据时代的到来，机器学习算法已经被广泛应用于各个领域。然而，在应用机器学习算法之前，我们需要对数据进行预处理，其中最重要的一步就是特征选择。特征选择是指选择对分类或回归任务有重要作用的特征，同时去除那些无关或冗余的特征，从而提高学习算法的性能。本文将介绍机器学习算法中的几种常用特征选择方法。1. Filter方法Filter方法是一种直接将特征与目标变量之间的...

Python多分类逻辑回归数学公式逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于处理二分类问题，但在实际应用中，我们经常会碰到多分类的情况。在这种情况下，我们可以使用多分类逻辑回归来解决问题。本文将介绍多分类逻辑回归的数学公式，并使用Python进行实现。1. 多分类逻辑回归的数学模型正则化是最小化策略的实现多分类逻辑回归是在二分类逻辑回归的基础上进行扩展得到的模型。在多分类逻辑回归中，我们需要使用多个...

集成学习1.集成学习简介1）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务： 先产生一组“个体学习器”(individual learner),再用某种策略将它们结合起来。其中每个IL由一个现有的学习算法从训练数据中产生，如：C4.5决策树算法、BP神经网络等。 2）性能：集成学习器的能力和个体学习器有很大关系，个体学习器本身在具有一定“准确性”的同时，还要有“多样性”，学习器间要具有差异。 产...

goodnote planner free template -回复Lasso回归算法详解解读Lasso回归是一种常用的稀疏线性回归方法，它可以用于特征选择和模型建立。本文将以Lasso回归算法的详细解读为主题，逐步回答这个问题。1. 什么是Lasso回归？Lasso回归是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator的缩写，它是一种基于正则化的线性...

数据向量化方法数据向量化是一种将数据转换为向量形式的方法，通常用于机器学习和数据分析。以下是一些常见的数据向量化方法：1. 独热编码（One-Hot Encoding）：将分类变量转换为一种形式，其中每个唯一值都有一个唯一的向量表示。例如，对于一个包含三个类别的分类变量，可以创建一个包含三个零向量的新矩阵，其中一个向量在该类别对应的位置上为1，其余位置为0。2. 标签编码（Label Encodi...

一、单选题1、‌对于某卷积层，关于卷积核大小的描述（假设通道数固定）正确的是哪个？A.卷积核越小，更新参数的计算量越少，但更容易得到局部的特征。B.卷积核越大，其取得的特征越全面，得到的特征图越大。C.卷积核越大，越容易提取细节特征D.卷积核只能选择3、5、7等奇数值。正确答案：A2、‎下面有关神经网络梯度消失说法错误的是（）​A.当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的...

逻辑回归实现葡萄酒分类1. 介绍逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。该算法可用于将数据划分为两个或多个类别，并给出新数据属于某个类别的概率。本文将以葡萄酒分类为例，详细介绍逻辑回归的原理和实现过程。2. 逻辑回归原理逻辑回归是基于线性回归的一个变种，它通过一个称为逻辑函数（Logistic Function）的函数对结果进行转换，使其适用于...

结合形态学重建和超像素的多特征FCM 分割算法①马喃喃,  刘　丛(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093)通讯作者: 马喃喃摘　要: 针对现有模糊聚类分割算法对噪声的鲁棒性差且提取的图像特征不充分等问题, 本文提出了一种结合形态学重建和超像素的多特征模糊 C-均值(FCM)分割算法. 首先, 利用形态学闭合重建处理原图像, 提高了算法的鲁棒性和细节保护能力. 其次...

强化学习算法中的稀疏表示学习方法详解强化学习是一种机器学习领域的方法，其目的是通过与环境的交互来学习如何做出最优的决策。在强化学习中，稀疏表示学习方法被广泛应用，它通过学习环境中的稀疏特征来提高学习效率和泛化能力。本文将详细介绍强化学习算法中的稀疏表示学习方法，包括其原理、算法和应用。1. 稀疏表示学习的原理稀疏表示学习是一种通过学习数据的稀疏表示来提取数据特征的方法。在强化学习中，环境的状态通常...

loass模型原理我理解您说的应该是LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）模型，这是一种线性回归模型的扩展，用于特征选择和正则化。正则化是最小化策略的实现LASSO模型的基本原理是：通过引入一个正则化项（L1正则化），在最小化预测误差的同时，强制某些系数收缩到零，从而达到特征选择的目的。这样可以在模型中保留最重要的特征，同时去除...

如何处理高维数据在机器学习中的应用技巧与模型优化策略随着数据科学和机器学习的快速发展，我们面临的数据集的维度越来越高。高维数据给我们带来了更复杂的问题和挑战。在处理高维数据时，我们需要采用一些特定的技巧和模型优化策略来应对这些挑战。本文将探讨一些处理高维数据的常见应用技巧和模型优化策略。1. 数据降维技术高维数据经常伴随着维度灾难，即维度增加会导致样本稀疏性的增加。因此，降低数据的维度是处理高维数...

收稿日期:２０２０－０８－１１基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(Ｎ１８０３０４０１８).作者简介：张永超(１９９３－)ꎬ男ꎬ辽宁朝阳人ꎬ东北大学博士研究生ꎻ任朝晖(１９６８－)ꎬ男ꎬ辽宁沈阳人ꎬ东北大学教授ꎬ博士生导师.第４２卷第３期２０２１年３月东北大学学报(自然科学版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ)Ｖｏｌ.４２ꎬＮ...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号1112)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]分类问题的label是一个( )值A)数B)类别C)类别或者数2.[单选题]特征归约主要是为了进行特征的()A)缺失值处理B)一致性处理C)异常值处理3.[单选题]主成分分析用于()A)特征降维B)特征膨胀C)特征子集计算4.[单选题]SVM在()情况下表现糟糕。A)线性可分数据B)清洗过的数据C)含噪声数据与重叠...

(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 114021641 A(43)申请公布日 2022.02.08(21)申请号 CN202111291000.8(22)申请日 2021.11.03(71)申请人 中国矿业大学    地址 221000 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学南湖校区(72)发明人 褚菲 曹义湾 梁涛 陈俊龙 王雪松...

基于隐语义模型（LFM）的协同过滤推荐算法（ALS）隐语义模型（Latent Factor Model，LFM）是一种常用于协同过滤推荐算法的模型。它的基本思想是假设用户和物品的评分是由用户和物品的隐含特征决定的，通过学习用户和物品的隐含特征来进行推荐。在基于隐语义模型的协同过滤推荐算法中，一般会使用交替最小二乘法（Alternating Least Squares，ALS）来优化模型参数。ALS...

正则化是结构风险最小化策略的实现rfecv算法原理    rfecv算法原理是一种特征选择算法，通过递归地去掉一些不重要的特征，从而实现特征降维。该算法基于递归特征消除算法(RFE)，结合交叉验证(CV)，可以实现自动选出最重要的特征。    rfecv算法的实现过程如下：    1. 首先，对所有的特征进行初始化，即对每个特征都赋予一个...

嵌入式特征选择方法嵌入式特征选择是一种结合模型训练过程中特征选择的方法。与过滤式特征选择和包裹式特征选择不同，嵌入式特征选择将特征选择嵌入到模型的训练过程中，通过在模型训练过程中对特征的重要性进行评估和调整，从而选择最优的特征子集。1.基本原理嵌入式特征选择是通过结合特征选择和模型训练的过程，来选择最优的特征子集。在模型训练的过程中，通过对特征的重要性进行评估，根据重要性对特征进行调整，从而选择出...

正则化是结构风险最小化策略的实现统计学习⽅法李航---第5章决策树第5章决策树决策树(decision tree)是⼀种基本的分类与回归⽅法。本章主要讨论⽤于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表⽰基于特征对实例进⾏分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利⽤训练数据，根据损...

lassocv降维数学公式LassoCV降维数学公式在机器学习中，特征选择和降维是非常重要的步骤，它们可以帮助我们减少特征维度，提高模型的性能和效率。Lasso回归是一种常用的特征选择和降维方法，它通过增加L1正则化项来实现特征的稀疏性，进而选择出对目标变量具有显著影响的特征。Lasso回归的数学公式可以用LassoCV降维公式来表示。LassoCV是基于交叉验证的Lasso回归方法，它可以自动选...

如何使用卷积神经网络进行风险预测随着互联网和大数据时代的到来，风险预测成为了许多领域中的重要任务。无论是金融领域的信用风险评估，还是医疗领域的疾病风险预测，都需要准确地识别潜在的风险因素。近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像处理和自然语言处理领域取得了巨大的成功，那么，如何将CNN应用于风险预测呢？首先，我们需要了解卷积神经网络的基本原...

大数据理论考试(试卷编号151)1.[单选题]SVM在下列哪种情况下表现糟糕：（）。A)线性可分数据B)清洗过的数据C)含噪声数据与重叠数据答案:C解析:SVM含噪声数据与重叠数据点下表现糟糕。2.[单选题]表达式 int('101',2) 的值为（）。A)5B)6C)"10"D)3答案:A解析：二进制101等于53.[单选题]假如使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率...

图像处理中卷积神经网络的使用方法与优化策略卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种广泛应用于图像处理领域的深度学习模型，它具有强大的特征提取和图像分类能力。本文将介绍CNN在图像处理中的使用方法，并探讨一些优化策略。一、CNN的基本原理和结构卷积神经网络是受到生物视觉系统启发而设计的一种神经网络模型。它通过卷积层、池化层和全连接层构成，并通过多层堆...

机器学习面试题目精修订机器学习面试题目GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-1、有监督学习和无监督学习的区别有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。（LR,SVM,BP,RF,GBDT）无监督学习：对未标记的样本进行训练学习，比发现这些样本中的结构知识。(KMeans,DL)2、正...