语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用()A.平滑B.去噪C.随机插值D.增加白噪音

语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用()

A.平滑

B.去噪

C.随机插值

D.增加白噪音

相关考题：

参数估计就是根据样本统计量确定总体参数,一般说来,参数估计方法有()。 A、点估计B、区间估计C、最大似然估计D、矩估计
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设总体X的概率分布为　　　　其中θ(0)是未知参数，利用总体X的如下样本值3,1,3,0,3,1,2,3，求θ的矩估计值和最大似然估计值，
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设总体X的概率分布为是未知参数,用样本值3,1,3,0,3,1,2,3求θ的矩估计值和最大似然估计值,
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最大似然估计原理的出发点是最大概率的事件最有可能出现.
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下列关于极大似然估计的描述正确的是（）A．若有未知参数 a ， 在 a 的全部可能取值中使样本观察值出现概率最大的那个值作为 a 的极大似然估计B．极大似然估计总体分布的函数形式可以未知C．极大似然估计是求总体分布参数估计的另一常用方法D．似然函数可以用L（p）表示。
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关于最大似然法，说法正确的是A．最大似然法准确率高，速度慢。B．最大似然法是一种基于概率模型的方法。C．最终概率值（似然值）是各个子概率连乘的结果。D．序列里的每一个替换都会被考虑。
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极大似然估计的思想是使得样本观测值出现概率最大的参数值。
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极大似然估计法是在总体类型已知的情况下，使用的一种参数估计方法
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下面关于最大似然估计的说法中正确的是A．在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的。B．最大似然估计是在已知概率密度函数的形式，但是参数未知的情况下，利用训练样本来估计未知参数。C．在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个确定的量。D．在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个随机量。
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