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      搜狗校招筆試題

      時間:2024-07-14 17:17:30 面試筆試 我要投稿
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      搜狗2015校招筆試題

        ①、機器學習

      搜狗2015校招筆試題

        下列哪個不屬于CRF模型對于HMM和MEMM模型的優勢( )

        A:特征靈活

        B:速度快

        C:可容納較多上下文信息

        D:全局最優

        答案:B

        解析:HMM模型是對轉移概率和表現概率直接建模,統計共現概率。而MEMM模型是對轉移概率和表現概率建立聯合概率,統計時統計的是條件概率。CRF是在給定需要標記的觀察序列的條件下,計算整個標記序列的聯合概率分布,而不是在給定當前狀態條件下,定義下一個狀態的狀態分布。MEMM容易陷入局部最優,是因為MEMM只在局部做歸一化。CRF模型中,統計了全局概率,在做歸一化時,考慮了數據在全局的分布,而不是僅僅在局部歸一化,這樣就解決了MEMM中的標記偏置的問題。

        CRF沒有HMM那樣嚴格的獨立性假設條件,因而可以容納任意的上下文信息,特征設計靈活。CRF需要訓練的參數更多,與MEMM和HMM相比,它存在訓練代價大、復雜度高的缺點。

        ②、概率

        假設一個完整的撲克牌有52張牌,2黑色(黑葵和梅花)和2紅色(方塊和紅心)。如果給你一副完整的牌,和半副牌(1紅色和1黑色),則兩種情況下抽兩張牌都是紅色的概率是多少( )

        A:1/2,1/2

        B:25/102,12/50

        C:50/51,24/25

        D:25/51,12/25

        答案:B

        解析:一副牌,第一張為紅色的概率為26/52,第二張為紅色的概率為25/51,兩張都為紅色的概率為:26/52*25/51=25/102

        半副牌,第一張為紅色的概率為13/26,第二張為紅色的概率為12/25,兩張都為紅色的概率為:13/26*12/25=12/50

        ③、機器學習

        下面關于ID3算法中說法錯誤的是( )

        A:ID3算法要求特征必須離散化

        B:信息增益可以用熵,而不是GINI系數來計算

        C:選取信息增益最大的特征,作為樹的根節點

        D:ID3算法是一個二叉樹模型

        答案:D

        解析:ID3算法的核心思想是以信息增益度量屬性選擇,選擇分裂后信息增益最大的屬性進行分裂。ID3算法的局限是它的屬性只能取離散值,為了使決策樹能應用于連續屬性值情況,可以使用ID3的一個擴展算法C4.5算法。BC選項都是ID3算法的特點。ID3算法生成的決策樹是一棵多叉樹,分支的數量取決于分裂屬性有多少個不同的取值。因此D選項錯誤。


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