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机器学习
3 期望最大化算法
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简答题
关于EM算法的用途，下列说法正确的是：
A、EM算法适用不完全数据的情形或通过隐变量可以降低复杂度的情形
B、EM算法只适用不完全数据的情形
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简答题
下列说法正确的是： A、EM算法因为是理论可以保证收敛的，所以肯定能够取得最优解。 B、EM算法虽然是理论可以保证收敛的，但是不能保证能够取得最优解，绝大多数只能取得局部最优解。
简答题
下列说法正确的是： A、EM算法通常需要设置步长，而且收敛速度一般很快。 B、EM算法通常不需要设置步长，而且收敛速度一般很快。
多选题
EM算法的核心思想是（）。A、通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标。B、列出优化目标函数，通过方法计算出最优值。C、列出优化目标函数，通过数值优化方法计算出最优值。D、列出优化目标函数，通过坐标下降的优化方法计算出最优值。
简答题
下列说法正确的是： A、EM算法，具有通用的求解形式，因此对任何问题，其求解过程都是一样，都能很容易求得结果。 B、EM算法，虽然具有通用的求解形式，但是仔细观察M步，M步对每个具体问题其求取最大值的形式都会不一样，很可能还存在求取不出来的情况，因此，EM算法仍然需要考虑待解决问题的特性。
简答题
下列说法正确的是： A、Jessen不等式E(f(x)) >= f(E(x)), 左边部分大于等于右边部分的条件是函数f是凸函数，如果f是凹函数，左边部分应该是小于等于右边部分。 B、Jessen不等式E(f(x)) >= f(E(x)), 左边部分大于等于右边部分的条件是函数f是凸函数，如果f是凹函数，左边部分仍然是大于等于右边部分，即不变。
简答题
Jessen不等式等号成立的条件是： A、变量为常数 B、函数是平行于横坐标轴的直线，即函数值为常数
简答题
在求解高斯混合模型时候，即猜测数据由多少个高斯分布产生，每个高斯分布的参数是什么，下列说法正确的是： A、EM算法首先猜测每个数据来自哪个高斯分布，然后求取每个高斯的参数，从而得到最后的参数估计值。 B、EM算法首先猜测每个数据来自哪个高斯分布，然后求取每个高斯的参数，之后再去重新猜测每个数据来自哪个高斯分布，类推进一步迭代，直到收敛，从而得到最后的参数估计值。
简答题
关于EM算法的收敛性，下列说法正确的是： A、EM算法理论上能够保证收敛 B、EM算法理论上不能够保证收敛
简答题
EM算法的E和M指什么？ A、Expectation-Maximum B、Expect-Maximum C、Extra-Maximum D、Extra-Max
机器学习
章节列表
2 绪论
10
3 期望最大化算法
10
4 主题建模
10
5 支持向量机
10
6 聚类分析
10
7 概率无向图模型
10
8 概率有向图模型
10
9 神经网络
10