语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没有出现的项概率为0,这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题,需要使用()
A.平滑
B.去噪
C.随机插值
D.增加白噪音
第1题:
下列关于极大似然估计的描述正确的是()
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。
第2题:
极大似然估计的思想是使得样本观测值出现概率最大的参数值。
第3题:
下面关于最大似然估计的说法中正确的是
A.在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的。
B.最大似然估计是在已知概率密度函数的形式,但是参数未知的情况下,利用训练样本来估计未知参数。
C.在最大似然函数估计中,要估计的参数是一个确定的量。
D.在最大似然函数估计中,要估计的参数是一个随机量。
第4题:
关于最大似然法,说法正确的是
A.最大似然法准确率高,速度慢。
B.最大似然法是一种基于概率模型的方法。
C.最终概率值(似然值)是各个子概率连乘的结果。
D.序列里的每一个替换都会被考虑。
第5题:
极大似然估计法是在总体类型已知的情况下,使用的一种参数估计方法