如果结果不匹配，请 
更多“贝叶斯分类器的训练，就是从样本集数据中估计出()”相关的问题
A.无监督学习
B.半监督学习
C.监督学习
D.混合学习
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
A.能够让深度学习工程师快速地实现自己的想法
B.在更好更快的计算机上能够帮助一个团队减少迭代(训练)的时间
C.在数据量很多的数据集上训练上的时间要快于小数据集
D.使用更新的深度学习算法可以使我们能够更快地训练好模型(即使更换CPU/GPU硬件)
问题描述:机器人Rob在一个有n×n个方格的方形区域F中收集样本.(i,j)方格中样本的价值为v(i,j),如图3-6所示.Rob从方形区域F的左上角A点出发,向下或向右行走,
直到右下角的B点,在走过的路上,收集方格中的样本.Rob从A点到B点共走2次,试找出Rob的2条行走路径,使其取得的样本总价值最大.
算法设计:给定方形区域F中的样本分布,计算Rob的2条行走路径,使其取得的样本总价值最大.
数据输入:由文件input.xt给出输入数据.第1行有1个正整数n,表示方形区域F有n×n个方格.按下来每行有3个整数,前2个数表示方格位置,第3个数为该位置样本价值.最后一行是3个0.
结果输出:将计算的最大样本总价值输出到文件output.txt.
统计过程控制的一致性应用在:
a. 正式的统计样本和控制程序中，他允许非常精确地测量执行任务的过程，因此保证产品同规格的一致性。.
b. 使用正式的统计概念和技术上以决定做出的选择，特别是在项目的执行和结束阶段.
c. 从低于100%的总体因素中收集数据，由此推断出可制造的产品和可从事的活动.
d. 表达对可接受产品需要的考虑目标
本题使用KIELMC.RAM中的数据。
(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型
(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y 81-log(dit)的系数。你得到什么结论？
(iii)在方程中增加age， age2， rooms， baths， log(int st)， log(land) 和log(area)。现在， 你对焚烧？对房屋价值的影响会作出什么结论？
(iv)为什么在第(ii)部分log(dist)的系数为正并且统计显著， 而在第(ii)部分却不是这样？这说明了第(iii)部分中控制变量的什么？
