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中国大学MOO
C: 类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。
贝斯
估计
国大学
发布时间:
2024-06-17 14:54:40
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1.
类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。 选项: A:正确; B:错误
2.
类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。选项: A:正确; B:错误
3.
关于朴素贝叶斯的概率估计方法,以下说法错误的是: 选项: A:用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况 B:用极大似然估计一定不会出现所要估计的概率值为0的情况 C:解决这一问题的方法是采用贝叶斯估计 D:贝叶斯估计中,当λ=0时就是极大似然估计
4.
对于线性回归模型的参数估计常用的方法是( )选项: A:矩估计; B:最小二乘估计; C:极大似然估计; D:贝叶斯估计
5.
关于最大似然估计和贝叶斯参数估计,下列说法中不正确的是( )。 选项: A、贝叶斯参数估计是把参数当成服从某种先验概率分布的随机变量。 B、当样本数增加时,最大似然估计的收敛性质更好。 C、最大似然估计将参数看作不确定的量,其值也是未知的。 D、最大似然估计和贝叶斯参数估计均是将概率密度估计问题转化为参数估计问题。
6.
关于最大似然估计和贝叶斯参数估计,下列说法中不正确的是( )。 选项: A:最大似然估计将参数看作不确定的量,其值也是未知的。 B:贝叶斯参数估计是把参数当成服从某种先验概率分布的随机变量。 C:当样本数增加时,最大似然估计的收敛性质更好。 D:最大似然估计和贝叶斯参数估计均是将概率密度估计问题转化为参数估计问题。
7.
极大似然估计描述错误的是 选项: A:极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式 B:极大似然估计没有确定的概率分布形式 C:概率模型的训练过程就是参数估计 D:贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量
8.
下列极大似然估计描述错误的是 选项: A:极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式 B:极大似然估计没有确定的概率分布形式 C:概率模型的训练过程就是参数估计 D:贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量
9.
中国大学MOOC: 参数的点估计常用的有两个方法:矩估计和极大似然估计。
10.
常用的参数估计方法有( )。 选项: A、点估计 B、矩估计 C、极大似然估计 D、最小二乘估计
11.
常用的参数估计方法有( )。 选项: A、点估计 B、矩估计 C、极大似然估计 D、最小二乘估计
12.
常用的参数估计方法有( )。选项: A:点估计 B:矩估计 C:极大似然估计 D:最小二乘估计
13.
用于线性统计模型中的参数估计问题的方法是______ 选项: A、矩估计法 B、最大似然估计法 C、最小二乘法 D、贝叶斯估计法
14.
中国大学MOOC: 常用的点估计方法有矩估计法和最大似然估计法.
15.
下列关于极大似然估计的描述正确的是()选项: A:若有未知参数 a , 在 a 的全部可能取值中使样本观察值出现概率最大的那个值作为 a 的极大似然估计 ; B:极大似然估计总体分布的函数形式可以未知; C:极大似然估计是求总体分布参数估计的另一常用方法; D:似然函数可以用L(p)表示。
16.
下面关于贝叶斯估计的说法中错误的是选项: A:最大似然估计与贝叶斯估计的思想是相同的,只不过采用的方法不同。 B:贝叶斯估计的方法类似于贝叶斯决策,也需要定义损失函数。 C:贝叶斯估计也需要一个训练样本集,利用训练样本集来找出估计参数,限制条件是使得损失函数最小。 D:贝叶斯估计需要事先确定待估计参数的先验分布
17.
构造点估计常用的方法包括()。 选项: A:矩估计法 B:最大似然估计法 C:贝叶斯估计法 D:最小二乘法 E:区间估计法
18.
最大似然估计是贝叶斯学派对需要估计的参数W的学习方法。
19.
最小二乘估计能性能不如贝叶斯估计和最大似然估计方法。( )选项: A:对 B:错
20.
最小二乘估计能性能不如贝叶斯估计和最大似然估计方法。( ) 选项: A:对 B:错
21.
关于参数估计两种方法的描述正确的是?A.矩估计需要知道总体类型,极大似然估计不需要B.矩估计和极大似然估计都需要知道总体分布类型C.矩估计不需要知道总体分布类型,极大似然估计需要D.矩估计只需要总体矩的信息,比极大似然估计更有效
22.
关于参数估计两种方法的描述正确的是?A.矩估计和极大似然估计都需要知道总体分布类型B.矩估计需要知道总体类型,极大似然估计不需要C.矩估计不需要知道总体分布类型,极大似然估计需要D.矩估计只需要总体矩的信息,比极大似然估计更有效
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