用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的
举一反三
- 以下对判别式模型、生成式模型和生成对抗网络的说法错误的是 A: 生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布” B: 用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的 C: 判别式模型对问题本质缺乏了解，无法从个例中抽象出整体概念 D: 生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
- 下列关于判别式模型和生成式模型的区别正确的是 A: 判别式模型只是对给定的样本进行分类，不关心数据如何生成。 B: 生成式模型主要回答的问题是，根据生成假设，哪个类别最有可能生成这个样本？ C: 生成式模型不能用于判别 D: 其它选项都不对
- 下列关于朴素贝叶斯说法正确的是（） A: 进行分布估计 B: 通过最大后验概率进行单点估计 C: 生成式模型 D: 判别式模型
- 最大似然估计是根据生成样本的可能性最大来估计参数
- 常用的点估计是用样本均值估计总体均值，用样本比例估计总体比例，用样本方差估计总体方差。（）