第七章单元测试
- bootstrap方法从仅有的观测数据中重复抽取样本。（ ）
- bootstrap方法一般重复抽样次数不必太多。（ ）
- bootstrap方法不能减小方差。（ ）
- 高斯混合模型中的参数用一般的极大似然估计方法不能估计出参数。（ ）
- 一般认为高斯混合模型下的数据中存在缺失数据。（ ）
- EM算法中的E步一般是估计潜变量的后验概率。（ ）
- EM算法中的M步一般是估计模型的参数。（ ）
- 最简单的高斯混合模型是只有两类。（ ）
- set.seed() 可以设置随机种子 便于重现结果。（ ）
- 下列叙述正确的是 （ ）
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:bootstrap方法的实施在R中有内置函数boot可以使用
B:bootstrap方法再抽样的样本容量可以和原始数据数目不等
C:bootstrap方法可以使用R中内置函数boot.ci得到估计区间
D:bootstrap方法再抽样可以使用R中的sample函数
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