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- 1.试题编号:282867] (多选题)关于高斯混合模型,以下说法正确的是?() 选项： A:高斯混合模型是多个单高斯模型的线性组合 B:高斯混合模型可以使用EM算法学习模型参数 C:高斯混合模型的子模型个数K需要提前给定 D:高斯混合模型理论上可以模拟任何形态的分布
- 2.5. 下面关于高斯混合模型的说法错误的是（） 选项： A: 高斯混合模型是由多个高斯分布函数线性组合在一起的混合模型 B: 理论上高斯混合模型是可以拟合任意类型的分布 C: EM算法通常用于高斯混合模型的参数估计 D: 高斯混合模型是一种有监督聚类算法
- 3.高斯混合模型的应用广泛，在许多情况下，EM算法是学习高斯混合模型的有效手段。
- 4.高斯混合模型使用了EM算法求解参数。
- 5.关于高斯混合模型下列说法正确的是（ ）。选项： A:是一种聚类方法 B:只能用来描述多元高斯分布 C:通常使用EM算法进行参数估计 D:理论上来说可以逼近任意分布
- 6.关于高斯混合模型下列说法正确的是（ ）。 选项： A、是一种聚类方法 B、理论上来说可以逼近任意分布 C、只能用来描述多元高斯分布 D、通常使用EM算法进行参数估计
- 7.对于每一个样本，使用EM算法学习高斯混合模型的参数，当得到的值时EM算法运行结束。（ ）选项： A:对 B:错
- 8.下列哪个不是生成式模型？ 选项： A、k近邻法 B、朴素贝叶斯法 C、 高斯混合模型 D、马尔科夫模型等
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9.下面关于敏捷模型描述不正确的是（ ） 选项： A: 与传统模型相比，敏捷模型属于自适应过程 B: 可以应对需求的不断变化 C:
Scrum模型、XP模型、DevOps模型都属于敏捷模型
D:敏捷型是预测型和迭代型的混合模型
- 10.机器学习分类中,以下哪些模型属于概率模型? 选项： A:支持向量机 B:线性回归 C:决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、高斯混合模型 D:神经网络
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11.在大模型微调中,关于预训练模型的描述正确的是( ) 选项： A:
预训练大模型包含后续模型的初始权重
B:预训练大模型可以作为微调模型的基础模型
C:预训练大模型的参数不变
D:预训练大模型使用的预训练数据泛化性较强
- 12.下列属于无监督学习算法的是A.高斯混合模型B.线性回归C.多层感知机D.PCA降维
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13.以下关于模型超参数的特征描述不正确的是哪一项？ 选项： A:
模型的超参数可以通过数据直接得到，也可以通过人的经验来设定
B:模型超参数通常可以使用启发式方法来设置
C:模型超参数通常由实践者直接指定
D:模型超参数常应用于估计模型参数的过程中
E:模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整
- 14.以下哪些算法是监督学习算法? （） 选项： A:人工神经网络 B:高斯混合模型概率密度估计 C:ACTOR-CRITIC算法 D:支持向量机
- 15.哪种聚类方法采用概率模型来表达聚类（） 选项： A:K-means B:LVQ C:DBSCAN D:高斯混合聚类
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16.高斯白噪声的含义是什么？ 选项： A:
功率谱密度是常数
B:噪声的大小满足高斯分布
C:噪声的包络满足高斯分布
D:噪声相位角满足均匀分布
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17.(单选题)典型的软件测试过程模型有()等。 选项： A:
V模型、W模型、H模型、渐进模型
B:V模型、W模型、模型、螺旋模型
C:X模型、W模型、H模型、前置测试模型
D:X模型、W模型、H模型、增量模型
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18.均值为零的平稳窄带高斯噪声的包络服从（）分布 选项： A:
瑞利
B:均匀
C:高斯
D:莱斯
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19.信用评分模型按照其实证性程度，可以划分为 ( ) 。 选项： A:
统计评分模型
B:专家评分模型
C:调查评分模型
D:半客户化评分模型
E:完全客户化评分模型
