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搜狗校招笔试题
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A特征灵活
B速度快
C可容纳较多上下文信息
D全局最优
A 1/2 1/2
B 25/102 12/50
C 50/51 24/25
D 25/51 12/25
A ID3算法要求特征必须离散化
B信息增益可以用熵而不是GINI系数来计算
C选取信息增益最大的特征作为树的根节点
D ID3算法是一个二叉树模型
正文
搜狗2015校招笔试题
①、机器学习
下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势( )
A特征灵活
B速度快
C可容纳较多上下文信息
D全局最优
答案 B
解析 HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模统计共现概率。而ME MM模型是对转移概率和表现概率建立联合概率统计时统计的是条件概率。 CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下计算整个标记序列的联合概率分布而不是在给定当前状态条件下定义下一个状态的状态分布。 M EMM容易陷入局部最优是因为M EMM只在局部做归一化。 CRF模型中统计了全局概率在做归一化时考虑了数据在全局的分布而不是仅仅在局部归一化这样就解决了M EMM中的标记偏置的.问题。
C RF没有HMM那样严格的独立性假设条件 因而可以容纳任意的上下文信息特征设计灵活。 C RF需要训练的参数更多与M EMM和HMM相比它存在训练代价大、复杂度高的缺点。
②、概率
假设一个完整的扑克牌有52张牌 2黑色(黑葵和梅花)和2红色(方块和红心) 。如果给你一副完整的牌和半副牌(1红色和1黑色) 则两种情况下抽两张牌都是红色的概率是多少( )
A 1/2 1/2
B 25/102 12/50
C 50/51 24/25
D 25/51 12/25
答案 B
解析一副牌第一张为红色的概率为26/52第二张为红色的概率为25/51两张都为红色的概率为 26/52*25/51=25/102
半副牌第一张为红色的概率为13/26第二张为红色的概率为12/25两张都为红色的概率为 13/26*12/25=12/50
③、机器学习
下面关于ID3算法中说法错误的是( )
A ID3算法要求特征必须离散化
B信息增益可以用熵而不是GINI系数来计算
C选取信息增益最大的特征作为树的根节点
D ID3算法是一个二叉树模型
答案 D
解析 ID3算法的核心思想是以信息增益度量属性选择选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。 ID3算法的局限是它的属性只能取离散值为了使决策树能应用于连续属性值情况可以使用ID3的一个
扩展算法算法。 BC选项都是ID3算法的特点。 ID3算法生成的决策树是一棵多叉树分支的数量取决于分裂属性有多少个不同的取值。因此D选项错误。
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