某文本的词频向量如下表，该文本描述的主题是。[img=922x81]17e0b312dc81b60.png[/img]
A: 科学研究
B: 家庭生活
C: 校园生活
D: 体育健身
A: 科学研究
B: 家庭生活
C: 校园生活
D: 体育健身
举一反三
- 某文本的词频向量为[img=743x65]18039760005203d.png[/img]该文本最可能描述了什么主题？ A: 足球比赛 B: 家庭生活 C: 科学技术 D: 校园生活
- 某文本的词频向量为幸福快乐爸爸孩子旅游回家吃饭妈妈……2322191813121010……该文本最可能描述了什么主题？
- 针对文本挖掘，下列叙述何者为非？（） A: 词频统计的方法中，对于要将单一主题的文文件从海量的语料库中发掘出来是很轻易的，不需要借助额外的技术来获取词频向量 B: 主题模型（topicmodel）是描述语料库及其中潜在的一类数字模型，首先考虑到的是如何用数学语言去描述一个主题 C: 词频向量是由所有的词频组合在一起，同时，词频为该字词在文本出现的总数除以文档中的总词语数 D: 文党的词频、主题的比重、主题的词频三者之间的关系为D（文档词频）=W（主题比重）*T（主题词频） E: 文本挖掘技术基本上属于无监督学习方法
- 抽取一个容量为100的随机样本,其均值为[img=12x19]17e0b1b470ee3ff.png[/img]=81,标准差s=12。总体均值μ的99%的置信区间为( )。 A: 81±1.97 B: 81±2.35 C: 81±3.10 D: 81±3.52
- 作答：行列式[img=327x380]17d60ca08dac8d9.png[/img]的值为（）. A: 81 B: 0 C: 225 D: 48