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A的似然函数等价于对A为假的信任程度
参考答案和解析
A
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考题
关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数,并没有最大化后验概率,更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率,可以计算出概率C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,应该属于结构风险最小化D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合
考题
设总体X的分布函数为
其中θ是未知参数且大于零.X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本.
(Ⅰ)求EX与EX^2;
(Ⅱ)求θ的最大似然估计量.
(Ⅲ)是否存在实数a,使得对任何ε>0,都有?
考题
单选题一个随机抽取的样本包括100个数据,用指数分布拟合时,以极大似然估计去求分布的参数,此时极大化的似然函数值为-159.4。继续用伽玛分布拟合这组数据,如果根据似然比检验,伽玛分布的拟合效果在5%显著性水平下优于指数分布的话,则用极大似然估计求伽玛分布模型的参数时,最大化的似然函数值至少为( )。A
-156.45B
-137..46C
-154.37D
-147.96E
-157.48
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