一般KNN最近邻方法在（）的情况下效果较好？

k近邻算法对较多且典型不好的,团状,链状的样本不具有太大的优势。

关于主成分分析PCA说法正确的是？

PCA对数据尺度很敏感, 打个比方, 如果单位是从km变为cm, 这样的数据尺度对PCA最后的结果可能很有影响(导致其从不怎么重要的成分变为很重要的成分). 我们总是应该选择使得模型有最大variance的主成分 有时在低维度上做图是需要P...

多专家组合方法，是一种串行结构，其中下一个分类器只在前一个分类器预测不够准（不够自信）的实例上进行训练或检测。

多专家组合方法，是一种并行结构， 所有的弱分类器都给出各自的预测结果，通过“组合器” 把这些预测结果转换为最终结果。 多级组合方式，是一种串行结构，其中下一个分类器只在前一个分类器预测不够准（不够自信）的实例上进行训练或检测。

对于随机森林和GradientBoostingTrees,下面说法正确的是:

分析随机森林是基于bagging的, 而Gradient Boosting trees是基于boosting的, 所有说反了,在随机森林的单个树中, 树和树之间是没有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是有...

EM算法的优化结果与初始值的选取无关。

似然函数在EM算法下是（）的。

在VC维里，对于一个二分类问题，若示例集D中有3个示例，则赋予标记的可能结果有多少种？

D，根据VC维的定义，有2^m种。

隐马尔科夫模型假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态及观测无关，也与时刻t无关。

隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种，它包含了（）序列和（）序列。

隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种，它包含了状态序列和观测序列。

近似算法可以保证预测的状态序列整体是最有可能的状态序列

使用近似算法得到的状态序列中可能存在状态转移概率为 0 的相邻状态，即得到的状态序列可能有实际不发生的部分

隐马尔科夫模型是判别式模型，条件随机场模型是生成式模型。

隐马尔科夫模型是生成式模型，是直接对联合分布进行建模；条件随机场模型 是生成式模型，试图对多个变量在给定观测值的条件概率进行建模，是对条件分布进行建模。

隐马尔科夫模型是一个无向概率图模型，条件随机场是一个有向图模型。

错误。隐马尔科夫模型是一个有向概率图模型；而条件随机场是一个无向图模型，观测和状态没有明显的时序关系。

关于马尔科夫随机场，说法正确的是：

A B C D 均表达正确

概率图模型的精确推断方法适用于任何场景。

一般情况下，精确推断方法的计算复杂度随着极大团数量的增长呈指数增长，适用范围有限。

近似推断包括采样和变分两种方法，前者是通过_____进行近似，后者是通过_______进行近似。

近似推断包括采样以及变分推断两种方法，前者是通过采样来对目标分布的期望进行近似，后者是通过将目标变量的分布分解为更为简单或者结构更好的分布的乘积来进行近似