下面对反事实推理(counter factual model)描述不正确的是()。
B.条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态(B/')之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的,说明条件变量与结果变量不存在因果关系
C.条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态(B/')之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的,说明条件变量与结果变量存在因果关系
D.反事实推理是用于因果推理的一种方法
B.条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态(B/')之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的,说明条件变量与结果变量不存在因果关系
C.条件变量对于结果变量的因果性就是A成立时B的状态与A取负向值时“反事实”状态(B/')之间的差异。如果这种差异存在且在统计上是显著的,说明条件变量与结果变量存在因果关系
D.反事实推理是用于因果推理的一种方法
第1题
A.A.新闻事实是事实的一种
B.B.新闻事实是新近(或正在)发生、发现的事实
C.C.新闻事实是合乎新闻传播要求的事实
D.D.新闻事实是有戏剧性的事实
第5题
A.do(x)=a表示将DAG中指向节点x的有向边全部切断,并且将x的值固定为常数a
B.干预(intervention)指的是固定(fix)系统中某个变量,然后改变系统,观察其他变量的变化
C.do算子的意思可理解为“干预”(intervention)
D.do(x)=a表示将DAG中指向节点x的所有节点取值均固定为a
第6题
A.如果两维变量线性不相关,则皮尔逊相关系数等于0
B.如果两维变量彼此独立,则皮尔逊相关系数等于0
C.独立指两个变量彼此之间不相互影响
D.“不相关”是一个比“独立”要强的概念,即不相关一定相互独立
第8题
A.回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习
B.两者均是学习输入变量和输出变量之间潜在关系模型
C.在分类模型中,学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间
D.在回归分析中,学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间
第9题
A.梯度方向是函数值下降最快方向
B.梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法
C.梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
D.梯度反方向是函数值下降最快方向
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