行测-编程 · 10题

这是面向对象设计的原则之一，通常表示应该将代码划分为小的可复用的模块或类，以便在需要时可以更容易地重用它们。不应该发布整个大的、复杂的模块或类，而是将其拆分为更小的、独立的部分，以便可以选择性地重用这些部分。其他选项A、B和C是面向对象设计中的其他重要原则，分别是单一职责原则、里氏替换原则和依赖反转原则。这些原则一起构成了面向对象设计的基础。

SQL代码中的UNION操作用于将两个查询的结果合并成一个结果集，去除重复的行。根据提供的代码:

SELECT * FROM tb_user

UNION

SELECT * FROM tb_dept

正确答案是:

B将tb_user与tb_dept两个数据表数据并集

这个代码将tb_user和tb_dept两个表的所有数据行合并成一个结果集，去除了重复的行。不需要数据行数相同，也不需要tb_user的数据行数大于tb_dept表中的数据行数。只要它们的列匹配，就可以合并结果。

决策树在构建过程中通常使用以下启发函数:

B最大信息增益率

C最大基尼系数

D最大信息增益

所以正确答案是 B、C、D。最大交叉熵不是常用的决策树启发函数。

正确的描述是:

A.Bagging方法中每次只用训练集的一部分训练模型。

B.Bagging方法适合按照顺序训练模型。

所以正确答案是 A 和 B。Bagging方法通过有放回地随机抽样训练集的子集，然后并行训练多个模型，最后将它们的结果组合以获得更稳定的模型。而Boosting方法则是逐步训练一系列模型，每个模型都会根据前一个模型的性能进行调整，因此每次模型的训练数据集都会变化。Boosting方法通常不适合并行化。

正确的描述是:

B决策树上决策节点对应着属性。

DC4.5和CART是典型的决策树算法。

所以正确答案是 B 和 D。决策树的决策节点对应于属性，每个节点都表示对某个属性的测试或决策。C4.5和CART是两种常见的决策树算法。

为了提高推测的精度，通常需要:

A在置信水平不变时，增加样本数量。

增加样本数量可以减小抽样误差，提高参数估计的精度。选项 A 是正确的答案。

隐马尔可夫模型（HMM）涉及三个基本问题，以及相应的算法如下:

学习问题（Learning Problem）:给定观测序列，目标是学习模型的参数，使其能够最好地匹配观测序列。常用的算法是 Baum-Welch 算法，也称为期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法，用于参数估计。

评估问题（Evaluation Problem）:给定观测序列和模型参数，目标是计算观测序列的概率。前向算法用于解决这个问题。

解码问题（Decoding Problem）:给定观测序列和模型参数，目标是找到最可能的隐藏状态序列。维特比算法通常用于解决这个问题。

正确答案是:

A学习问题一Baum-Welch算法

B评估问题一前向算法

D解码问题一维特比算法