人工智能核心算法模擬練習(xí)題含參考答案一、單選題（共44題，每題1分，共44分）1.使用交叉驗證最簡單的方法是在估計器和數(shù)據(jù)集上調(diào)用什么輔助函數(shù)？A、cross_val%B、cross_val_scoreC、val_scoreD、cross_score正確答案：B2.代碼arr1=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）;arr2=2*np.ones（[2,3],dtype=64）;print（（arr1*arr2）[1][2]）的輸出結(jié)果是（）？注：（已導(dǎo)入numpy庫）importnumpyasnpA、8B、12C、10D、6正確答案：B3.半監(jiān)督支持向量機簡稱？A、SVMPB、S2VMC、S3VMD、SSVM正確答案：C4.最小二乘法就是試圖找到一條直線，使所有樣本到直線上的（）之和最小。A、馬氏距離B、曼哈頓距離C、切比雪夫距離D、歐氏距離正確答案：D5.關(guān)于bagging下列說法錯誤的是：（）A、各基分類器之間有較強依賴，不可以進行并行訓(xùn)練。B、為了讓基分類器之間互相獨立，需要將訓(xùn)練集分為若干子集。C、最著名的算法之一是基于決策樹基分類器的隨機森林。D、當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)量較少時，子集之間可能有重疊。正確答案：A6.如果我們希望預(yù)測n個類（p1，p2...pk）的概率使得所有n的p的和等于1，那么下列哪個函數(shù)可以用作輸出層中的激活函數(shù)？A、SigmoidB、ReLuC、SoftmaxD、Tanh正確答案：C7.下列哪個包不是用于處理圖像的？（）A、gensimB、opencvC、skimageD、Scipy正確答案：A8.協(xié)同訓(xùn)練（co-training）是針對(___)數(shù)據(jù)設(shè)計？A、多版本B、多角度C、多視圖D、多環(huán)境正確答案：C9.強化學(xué)習(xí)在每個時刻環(huán)境和個體都會產(chǎn)生相應(yīng)的交互。個體可以采取一定的（），這樣的行動是施加在環(huán)境中的。A、actionB、stateC、rewardD、agent正確答案：A10.在數(shù)據(jù)挖掘中，比較成熟的預(yù)測算法包括Logistic回歸模型、（）、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等A、時間序列B、線性回歸C、灰色模型D、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)正確答案：D11.數(shù)據(jù)科學(xué)家經(jīng)常使用多個算法進行預(yù)測，并將多個機器學(xué)習(xí)算法的輸出（稱為“集成學(xué)習(xí)”）結(jié)合起來，以獲得比所有個體模型都更好的更健壯的輸出。則下列說法正確的是？（）A、基本模型之間相關(guān)性高。B、基本模型之間相關(guān)性低。C、集成方法均使用加權(quán)平均代替投票方法。D、基本模型都來自于同一算法。正確答案：B12.每一棵決策樹擬合的是之前迭代得到的模型的（）A、標(biāo)準(zhǔn)差B、均方差C、殘差D、方差正確答案：C13.下列哪些項目是在圖像識別任務(wù)中使用的數(shù)據(jù)擴增技術(shù)(dataaugmentationtechnique)？1水平翻轉(zhuǎn)(Horizontalflipping)2隨機裁剪(Randomcropping)3隨機放縮(Randomscaling)4顏色抖動(Colorjittering)5隨機平移(Randomtranslation)6隨機剪切(Randomshearing)A、1，3，5，6B、1，2，4C、2，3，4，5，6D、所有項目正確答案：D14.對于給定的關(guān)于天氣信息的數(shù)據(jù)集，已知空氣的溫度、濕度、氣壓、是否降雨以及pm2.5指數(shù)，需要建立一個回歸模型預(yù)測pm2.5指數(shù)，這是一個（）。A、半監(jiān)督學(xué)習(xí)B、強化學(xué)習(xí)C、有監(jiān)督的學(xué)習(xí)D、無監(jiān)督學(xué)習(xí)正確答案：C15.關(guān)于SVM，以下描述錯誤的是（）A、某個核函數(shù)使訓(xùn)練集在特征空間中線性可分，可能原因是欠擬合B、正則化可理解為一種“罰函數(shù)法C、“軟間隔”允許某些樣本不滿足約束D、如果原始空間是有限維，即屬性數(shù)有限，那么一定存在一個高維特征空間使樣本可分正確答案：A16.隨著卷積層數(shù)的增加，下面描述正確的是：①.在一定層數(shù)范圍內(nèi)，效果越來越好②.能夠抽取的特征更加復(fù)雜③.層數(shù)越多越容易發(fā)生梯度消失A、①②③B、①②C、①③D、②③正確答案：A17.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，各神經(jīng)元分層排列，是目前應(yīng)用最廣泛，發(fā)展最迅速的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。以下關(guān)于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法正確的是:A、具備計算能力的神經(jīng)元與上下兩層相連B、其輸入節(jié)點具備計算能力C、同一層神經(jīng)元相互連接D、層間信息只沿個方向傳遞正確答案：D18.下列哪一項不是常見的機器學(xué)習(xí)模型正則化方法。A、數(shù)據(jù)增強B、模型集成C、引入?yún)?shù)范數(shù)懲罰項D、數(shù)據(jù)優(yōu)化正確答案：D19.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolu-tionalneuralnetwork，CNN)，是一種專門用來處理具有類似()的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。A、網(wǎng)格結(jié)構(gòu)B、數(shù)組結(jié)構(gòu)C、序列結(jié)構(gòu)D、表格結(jié)構(gòu)正確答案：A20.測試集應(yīng)盡可能與訓(xùn)練集(___)。A、包含B、互斥C、相容D、相等正確答案：B21.將訓(xùn)練集隨機等分為k份,選擇其中的1份為測試集,另外k-1份作為訓(xùn)練集進行訓(xùn)練,進而可以進行k次訓(xùn)練和測試,最后返回這k個測試結(jié)果的均值，這種評估模型的方法叫做(____)。A、k折交叉驗證B、留一交叉驗證C、自助法D、留出法正確答案：A22.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過誤差后向傳播（BP算法）進行參數(shù)學(xué)習(xí)，這是一種（）機器學(xué)習(xí)手段A、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、無監(jiān)督學(xué)習(xí)C、半監(jiān)督學(xué)習(xí)D、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合正確答案：A23.下列哪些屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（）A、LeNetB、GoogleNetC、Bi-LSTMD、BERT正確答案：C24.關(guān)于wordembedding下列敘述正確的是①.向量維數(shù)較低②.向量之間有更強的相關(guān)關(guān)系③.向量不再是稀疏的④.向量中的值更容易計算A、①③④B、①③④C、①②④D、①②③正確答案：D25.以下哪些算法是分類算法（）A、DBSCANB、C4.5C、K-MeanD、EM正確答案：B26.()是用來評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型對樣本的預(yù)測值和真實值之間的誤差大小。A、優(yōu)化函數(shù)B、梯度下降C、損失函數(shù)D、反向傳播正確答案：C27.在pytorch中，設(shè)模型變量名為model，則對model.eval()的描述正確的是A、model.eval()可以在模型訓(xùn)練階段使用B、model.eval()在模型訓(xùn)練、模型驗證、模型測試階段都可以使用C、model.eval()只能在模型測試階段使用D、model.eval()在模型驗證、模型測試階段都可以使用正確答案：D28.聚類是一種典型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，然而在現(xiàn)實聚類任務(wù)中我們往往能獲得一些額外的監(jiān)督信息，于是可通過(___)來利用監(jiān)督信息以獲得更好的聚類效果。A、聚類B、監(jiān)督聚類C、直推聚類D、半監(jiān)督聚類正確答案：D29.下列哪種機器學(xué)習(xí)算法不需要歸一化處理？（）A、DecisionTreeB.SVMB、KmeansC、LogisticRegression正確答案：A30.將輸出標(biāo)記的對數(shù)作為線性模型逼近的目標(biāo)是(___)。A、對數(shù)幾率回歸B、極大似然法C、正則化D、對數(shù)線性回歸正確答案：D31.強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是找到（）的策略A、最小損失函數(shù)B、全局最優(yōu)解C、局部最優(yōu)解D、最大化收益正確答案：D32.關(guān)于線性回歸的描述,以下正確的有（）A、基本假設(shè)包括隨機干擾項是均值為0,方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布B、基本假設(shè)包括隨機干擾項是均值為0的同方差正態(tài)分布C、多重共線性會使得參數(shù)估計值方差減小D、基本假設(shè)包括不服從正態(tài)分布的隨機干擾項正確答案：B33.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)在工業(yè)上最常用的兩種實現(xiàn)是：①.LSTM②.GRU③.CNN④.DNNA、①③B、①②C、①③D、①④正確答案：B34.圖像數(shù)字化分為兩個步驟：一為取樣，二為（）。A、量化B、數(shù)字化C、去噪聲D、清洗正確答案：A35.某超市研究銷售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會購買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類問題？（）A、自然語言處理B、分類C、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)D、聚類正確答案：C36.關(guān)于貝葉斯網(wǎng)的學(xué)習(xí)描述錯誤的為(___)A、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為已知；B、估計出每個結(jié)點的條件概率；C、評分搜索為求解的常用辦法；D、貝葉斯的學(xué)習(xí)過程為對訓(xùn)練樣本計數(shù)；正確答案：A37.根據(jù)邊的性質(zhì)不同，概率圖模型可大致分為兩類：第一類是使用有向無環(huán)圖表示變量間的依賴關(guān)系，稱為有向圖模型或貝葉斯網(wǎng)（Bayesiannetwork）；第二類是使用無向圖表示變量間的相關(guān)關(guān)系，稱為(___)。A、赫布網(wǎng)B、拉普拉斯網(wǎng)C、馬爾科夫網(wǎng)D、塞繆爾網(wǎng)正確答案：C38.關(guān)于Elman網(wǎng)絡(luò)描述錯誤的是(___)A、作為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，允許出現(xiàn)環(huán)形結(jié)構(gòu)；B、一些神經(jīng)元的輸出反饋回來會作為輸入信號；C、用于處理靜態(tài)模型，即無法處理與時間有關(guān)的動態(tài)變化；D、可利用BP算法來進行參數(shù)優(yōu)化；正確答案：C39.在CNN網(wǎng)絡(luò)模型中，不常見的Pooling層操作是A、maxB、minC、meanD、sum正確答案：D40.LSTM是一種什么網(wǎng)絡(luò)？A、孿生網(wǎng)絡(luò)B、前饋神經(jīng)網(wǎng)C、卷積神經(jīng)網(wǎng)D、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)正確答案：D41.Dropout是一種在深度學(xué)習(xí)環(huán)境中應(yīng)用的正規(guī)化手段。它是這樣運作的：在一次循環(huán)中我們先隨機選擇神經(jīng)層中的一些單元并將其臨時隱藏，然后再進行該次循環(huán)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化過程。在下一次循環(huán)中，我們又將隱藏另外一些神經(jīng)元，如此直至訓(xùn)練結(jié)束。根據(jù)以上描述，Dropout技術(shù)在下列哪種神經(jīng)層中將無法發(fā)揮顯著優(yōu)勢？A、仿射層B、卷積層C、RNN層D、均不對正確答案：C42.下面的問題，哪一個屬于分類問題的是（）A、根據(jù)員工的薪水、工作壓力、成長環(huán)境、工作年限、績效考核等數(shù)據(jù)，預(yù)測員工是否可能會在接下來的一段時間內(nèi)離職B、根據(jù)員工的薪水、工作壓力、成長環(huán)境、工作年限、績效考核等數(shù)據(jù)，預(yù)測員工在接下來一段時間內(nèi)的工資漲幅C、根據(jù)員工的薪水、工作壓力、成長環(huán)境、工作年限、績效考核等數(shù)據(jù)，預(yù)測員工下一季度的銷售額D、根據(jù)員工的薪水、工作壓力、成長環(huán)境、工作年限、績效考核等數(shù)據(jù)，預(yù)測員工下一季度的績效考核分?jǐn)?shù)正確答案：A43.對于圖像數(shù)據(jù)，通常使用的模型是（）A、word2vecB、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、bertD、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確答案：D44.一張RGB彩色圖片存儲在計算機中通常不含以下哪一項：A、黃色通道B、藍色通道C、綠色通道D、紅色通道正確答案：A二、多選題（共24題，每題1分，共24分）1.下列哪些項是決策樹常用的屬性選擇指標(biāo)（）A、信息增益B、Gini系數(shù)C、信息增益率D、距離平方和正確答案：ABC2.經(jīng)典邏輯推理有哪些？A、不確定與非單調(diào)推理B、歸結(jié)演繹推理C、自然演繹推理D、與、或形演繹推理正確答案：BCD3.帶有記憶處理的神經(jīng)元有（）A、LSTMB、GRUC、CNND、ResNet正確答案：AB4.配置關(guān)鍵詞時，我們可以按照以下哪個方法來進行操作？A、使用核心的詞匯或詞組來配置B、僅配置數(shù)字；C、僅配置字母；D、針對任一問題來提取關(guān)鍵詞配置正確答案：AD5.faster-rcnn網(wǎng)絡(luò)每個位置生成哪幾種比例的anchor？A、1比1B、2比2C、1比2D、2比1正確答案：ACD6.隱馬爾可夫模型三個基本問題以及相應(yīng)的算法說法正確的是()A、評估—前向后向算法B、解碼—維特比算法C、學(xué)習(xí)—Baum-Welch算法D、學(xué)習(xí)—前向后向算法正確答案：ABC7.以下哪些是屬于深度學(xué)習(xí)算法的激活函數(shù)?A、ReLUB、TanhC、SigmoidD、Sin正確答案：ABC8.文本語料庫的可能特征是什么？A、詞的向量標(biāo)注B、文本中詞計數(shù)C、詞性標(biāo)注（PartofSpeechTag）D、基本依存語法正確答案：ABCD9.下列模型屬于機器學(xué)習(xí)生成式模型的是（）A、深度信念網(wǎng)絡(luò)B、隱馬爾科夫模型C、樸素貝葉斯D、線性回歸模型正確答案：ABC10.利用one-hot表示一個向量，使用一個詞表長的向量表示一個單詞，被表示單詞對應(yīng)的位置為（），其他單詞對應(yīng)的位置均為（）A、0B、1C、-1D、2正確答案：AB11.模型選擇方法包括哪些？A、格點搜索B、交叉驗證C、針對預(yù)測誤差評估的度量函數(shù)正確答案：ABC12.下面關(guān)于機器學(xué)習(xí)的理解正確的是（）A、監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別在于是否要求樣本數(shù)據(jù)帶標(biāo)簽B、非監(jiān)督學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)是要求帶標(biāo)簽的C、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般用于圖像處理等局部特征相關(guān)的數(shù)據(jù)D、強化學(xué)習(xí)以輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋正確答案：ACD13.Relu激活函數(shù)的優(yōu)點？A、解決了梯度消失、爆炸的問題B、輸出不是以0為中心C、計算方便，計算速度快，求導(dǎo)方便D、加速網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練正確答案：ACD14.人工智能算法中，決策樹分類算法包括A、C4.5B、ID3C、SGDD、CART正確答案：ABD15.關(guān)于線性回歸說法正確的是（）A、日常生活中，收入預(yù)測可以作為線性回歸問題來解決B、線性回歸是簡單的方法"C、商品庫存預(yù)測，是一種典型的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法D、常用的回歸模型有線性回實用歸和非線性回歸正確答案：ABCD16.對于Word2vec的2個基礎(chǔ)算法，每次（）更新只能優(yōu)化一個向量且softmax里的指數(shù)求和操作計算量太大，一般使用比較高效的（）算法。A、梯度B、負(fù)采樣C、正采樣D、旋度正確答案：AB17.以下哪些機器學(xué)習(xí)算法可以不對特征做歸一化處理（）A、隨機森林B、邏輯回歸C、SVMD、GBDT正確答案：AD18.VGG從（）角度改進了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)？GoogLeNet從（）角度改進了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)？ResNet從（）角度改進了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)？A、輕量化網(wǎng)絡(luò)模型B、增加網(wǎng)絡(luò)深度C、改善網(wǎng)絡(luò)退化現(xiàn)象D、增加網(wǎng)絡(luò)寬度正確答案：BCD19.下列可以用于分類問題的機器學(xué)習(xí)算法有：A、邏輯回歸B、決策樹C、k近鄰D、隨機森林正確答案：ABCD20.DSSM模型總的來說可以分成三層結(jié)構(gòu)，分別是（）A、輸入層B、表示層C、匹配層D、輸出層正確答案：ABC21.線性回歸的基本假設(shè)包括哪個？A、隨機誤差項是一個期望值為0的隨機變量B、對于解釋變量的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差C、隨機誤差項彼此相關(guān)D、解釋變量是確定性變量不是隨機變量，與隨機誤差項之間相互獨立正確答案：ABD22.FasterRCNN模型相比于FastR-CNN模型，算法的改進主要體現(xiàn)在（）A、提出候選框生成網(wǎng)絡(luò)，取代了SelectiveSearchB、在RPN與最終輸出的兩個階段，將分類損失和框回歸損失進行聯(lián)合后對網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化C、采用ROIpooling層，加速特征提取過程D、將CNN提取到的特征送入SVM進行分類正確答案：AB23.非線性核SVM研究重點是設(shè)計快速近似算法，包括（）A、低秩逼近B、隨機分布C、隨機傅里葉特征D、采樣正確答案：ACD24.在隨機森林中，最終的集成模型是通過什么策略決定模型結(jié)果的?A、累加制B、求平均數(shù)C、投票制D、累乘制正確答案：BC三、判斷題（共36題，每題1分，共36分）1.數(shù)據(jù)預(yù)處理方法主要有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸約A、正確B、錯誤正確答案：A2.PageRank是一個函數(shù),它對Web中的每個網(wǎng)頁賦予一個實數(shù)值。它的意圖在于網(wǎng)頁的PageRank越高,那么它就相關(guān)性越高A、正確B、錯誤正確答案：B3.NFL（NoFreeLunchTheorem）定理有一個重要前提：所有“問題”出現(xiàn)的機會相同、或所有問題同等重要。A、正確B、錯誤正確答案：A4.解路徑也可以用規(guī)則的序列表示，如果從問題的初始狀態(tài)依次應(yīng)用這些規(guī)則，得到的節(jié)點連同初始狀態(tài)剛好是一個解路徑的話.解路徑又可以稱為問題的解，或簡稱為解。A、正確B、錯誤正確答案：A5.聚類（clustering）是這樣的過程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型(或函數(shù))，以便能夠使用模型預(yù)測類標(biāo)記未知的對象類A、正確B、錯誤正確答案：B6.PSP網(wǎng)絡(luò)獲取上下文信息的關(guān)鍵在于增大感受野A、正確B、錯誤正確答案：A7.原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來自多個數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫，它們的結(jié)構(gòu)和規(guī)則可能是不同的，這將導(dǎo)致原始數(shù)據(jù)非常的雜亂、不可用，即使在同一個數(shù)據(jù)庫中，也可能存在重復(fù)的和不完整的數(shù)據(jù)信息，為了使這些數(shù)據(jù)能夠符合數(shù)據(jù)挖掘的要求，提高效率和得到清晰的結(jié)果，必須進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。A、正確B、錯誤正確答案：A8.對于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對分類結(jié)果沒有影響。A、正確B、錯誤正確答案：A9.PCA可用于在較小維度上投影和可視化數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤正確答案：A10.SVM是在特征空間上找到最佳的分離超平面，使得訓(xùn)練集上的正負(fù)樣本間隔最大。是用來解決二分類問題，在引入核方法后也可以解決非線性問題。A、正確B、錯誤正確答案：A11.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中同一卷積層的所有卷積核是權(quán)重共享的。A、正確B、錯誤正確答案：A12.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的注意力機制受到人類視覺中注意力的啟發(fā)，即人類視覺注意力能夠聚焦到圖像的特定區(qū)域，并在這個區(qū)域有非常低的分辨率，而在其它區(qū)域有較高的分辨率。A、正確B、錯誤正確答案：B13.圖像分類是根據(jù)圖像的語義信息對不同類別圖像進行區(qū)分，是計算機視覺的核心，是物體檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析、人臉識別等其他高層次視覺任務(wù)的基礎(chǔ)A、正確B、錯誤正確答案：A14.當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)近似線性可分時，通過硬間隔最大化，也學(xué)習(xí)一個線性的分類器，即線性支持向量機，又稱為硬間隔支持向量機。A、正確B、錯誤正確答案：B15.SOFTMAX函數(shù)，是用來將全數(shù)域函數(shù)結(jié)果映射到概率空間。A、正確B、錯誤正確答案：A16.Sigmoid是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最常用到的一種激活函數(shù)，除非當(dāng)梯度太大導(dǎo)致激活函數(shù)被彌散，這叫作神經(jīng)元飽和,這就是為什么ReLU會被提出來，因為ReLU可以使得梯度在正向時輸出值與原始值一樣。這意味著在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中ReLU單元永遠(yuǎn)不會飽和。A、正確B、錯誤正確答案：B17.EM算法用于訓(xùn)練樣本完整的情況下進行估計A、正確B、錯誤正確答案：B18.人工校驗是指打印數(shù)據(jù)輸出結(jié)果，觀察是否是預(yù)期的格式。實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和加載函數(shù)后，我們可以調(diào)用它讀取一次數(shù)據(jù)，觀察數(shù)據(jù)的shape和類型是否與函數(shù)中設(shè)置的一致A、正確B、錯誤正確答案：A19.利用one-hot表示一個向量，使用一個詞表長的向量表示一個單詞，被表示單詞對應(yīng)的位置為0，其他單詞對應(yīng)的位置均為1A、正確B、錯誤正確答案：B20.LR的損失函數(shù)為hingeloss（或者說是邏輯損失都可以）、而SVM的損失函數(shù)為Log損失。A、正確B、錯誤正確答案：B21.N-gram模型中，N指的是忽略距離大于n的上文詞的影響，N越大時。模型包含的次序信息越豐富，同時計算量隨