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992个成员 594个话题创建时间：2017-12-06

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Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。关于word2vec模型，下面说法不正确的是：

CDA网校发起了话题 • 09-06
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汉语自动分词是中文信息处理的重要基石.困扰汉语自动分词发展的原因有很多,对歧义字段的排除是亟待解决的几个难题之一。以下哪一项不属于针对多义词的歧义排除经典算法？

CDA网校发起了话题 • 09-06
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全文扫描、逐项反转、签名文件是信息检索技术中的基本检索法。信息检索技术中的签名文件(Signature File)指的是？

CDA网校发起了话题 • 09-06
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向量空间模型是信息检索技术，下面有关向量空间模型（VSM）的描述中，错误的是：

CDA网校发起了话题 • 09-05
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自然语言处理工作中，在自动建构关键词(非控制字汇)时，经常采用的方法是？

CDA网校发起了话题 • 09-05
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下列哪种说法关于IDF逆向文件频率是正确的？

CDA网校发起了话题 • 09-05
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词袋模型（英语：Bag-of-words model）是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。以下关于词袋模型(Bag of Word, BoW)的说法正确的是？

CDA网校发起了话题 • 09-04
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关于词嵌入模型，以下说法错误的是？

CDA网校发起了话题 • 09-04
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Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型，用来训练以重新建构语言学之词文本。Word2Vec包含哪两种模型？

CDA网校发起了话题 • 09-04
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关于Skip-Gram模型，以下说法正确的是？

CDA网校发起了话题 • 09-03
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Skip-Gram模型的基础形式非常简单，为了更清楚地解释模型，我们先从最一般的基础模型来看Word2Vec。Skip-Gram模型不包含以下哪一项？

CDA网校发起了话题 • 09-03
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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。以下哪一个属于贝叶斯分类算法？

CDA网校发起了话题 • 09-03
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朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强（朴素）独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签，类标签取自有限集合。

CDA网校发起了话题 • 09-02
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决策树由节点和边两种元素组成的结构，决策树中不包含一下哪种结点？

CDA网校发起了话题 • 09-02
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在决策树算法中，ID3使用哪个度量来进行特征的选择？

CDA网校发起了话题 • 09-02
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在完整的机器学习流程中，数据标准化（Data Standardization）一直是一项重要的处理流程。

CDA网校发起了话题 • 08-30
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BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应...

CDA网校发起了话题 • 08-30
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类神经网络（ANN），又称人工神经网络，根据计算的连接路径连接信息处理的数学计算模型或者使用。在进行类神经网络之前，数据要如何做准备？

CDA网校发起了话题 • 08-30
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当激活函数为sigmoid时，如何以类神经网络仿真逻辑回归（Logistic Regression）

CDA网校发起了话题 • 08-29
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逻辑回归和支持向量机（SVM）都是经典的机器学习模型，逻辑回归和SVM的联系与区别，不正确的是？

CDA网校发起了话题 • 08-29
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集成学习算法是将多个较弱的模型集成模型组，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。集成学习从集成思想的架构可以分为几种框架？

CDA网校发起了话题 • 08-29
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装袋方法(bagging)也叫做bootstrap aggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？

CDA网校发起了话题 • 08-28
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提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？

CDA网校发起了话题 • 08-28
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下列哪种方法，会重复抽取训练数据集中的数据，且每笔被抽中的概率始终保持一样？

CDA网校发起了话题 • 08-28
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在机器学习中,非监督性学习主要用来分类。其中重要的两种就是聚类分析和主成分分析。下列那个选项不是聚类分析的算法

 CDA网校发起了话题 • 08-27

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CDA持证人会员俱乐部实践部副部长维克多阿涛

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