贝叶斯网络的三个主要议题是什么？

题目

贝叶斯网络的三个主要议题是什么？

相似考题

1.下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法?()A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理

2.PBN模型是在( )基础上增加了对父代基因集合的概率选择。A、布尔网络模型B、时序布尔网络模型C、贝叶斯网络模型D、加权矩阵模型

3.风险等级评价方法可采用（ ）A、神经网络分析法 B、隐患调查法 C、模糊综合评估法 D、贝叶斯网络方法 E、风险矩阵法

4.数据融合的主要方法是()。A、优选法B、贝叶斯估计法C、统计决策理论D、神经网络方法

更多“贝叶斯网络的三个主要议题是什么？”相关问题

  • 第1题：

    日本五代计算机泡沫关注的核心问题是（）。

    • A、人工神经元网络
    • B、符号AI
    • C、贝叶斯网络
    • D、自然语言处理

    正确答案:D

  • 第2题：

    贝叶斯信念网络（BBN）有如下哪些特点，（）。

    • A、构造网络费时费力
    • B、对模型的过分问题非常鲁棒
    • C、贝叶斯网络不适合处理不完整的数据
    • D、网络结构确定后，添加变量相当麻烦

    正确答案:A,B

  • 第3题：

    贝叶斯决策


    正确答案:通过样本，结合先验信息，利用贝叶斯的后验概率公式所作的决策。

  • 第4题：

    序贯均衡与精炼贝叶斯均衡的主要区别是什么？


    正确答案: 一致性条件比贝叶斯法则更强，满足一致性条件的均衡一定满足贝叶斯法则；但是满足贝叶斯法则不一定满足一致性条件的均衡，即每一个序贯均衡都是精炼贝叶斯均衡；但是每一个精炼贝叶斯均衡并不都是序贯均衡。

  • 第5题：

    贝叶斯网络由两部分组成，分别是:

    • A、网络结构
    • B、先验概率
    • C、后验概率
    • D、条件概率表

    正确答案:A,D

  • 第6题：

    以下属于结构式观察的范例的是（）

    • A、贝尔斯观察
    • B、贝叶斯观察
    • C、贝尔观察
    • D、贝斯观察

    正确答案:A

  • 第7题：

    贝叶斯统计的基础是（）的概念。


    正确答案:条件概率

  • 第8题：

    名词解释题
    贝叶斯判别规则

    正确答案： 把特征向量X落入某类集群wi的条件概率平P（wi/X）当成分类判别函数，把X落入某集群的条件概率最大的类为X的分类这种判别规则叫贝叶斯判别规则
    解析： 暂无解析

  • 第9题：

    单选题
    以下属于结构式观察的范例的是（）
    A

    贝尔斯观察

    B

    贝叶斯观察

    C

    贝尔观察

    D

    贝斯观察


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    问答题
    序贯均衡与精炼贝叶斯均衡的主要区别是什么？

    正确答案： 一致性条件比贝叶斯法则更强，满足一致性条件的均衡一定满足贝叶斯法则；但是满足贝叶斯法则不一定满足一致性条件的均衡，即每一个序贯均衡都是精炼贝叶斯均衡；但是每一个精炼贝叶斯均衡并不都是序贯均衡。
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    日本五代计算机泡沫关注的核心问题是（）。
    A

    人工神经元网络

    B

    符号AI

    C

    贝叶斯网络

    D

    自然语言处理


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    多选题
    贝叶斯信念网络（BBN）有如下哪些特点（）
    A

    构造网络费时费力

    B

    对模型的过分问题非常鲁棒

    C

    贝叶斯网络不适合处理不完整的数据

    D

    网络结构确定后，添加变量相当麻烦


    正确答案： C,D
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    对应于完全信息动态博弈的均衡是（）。

    • A、纳什均衡
    • B、子博弈精炼纳什均衡
    • C、贝叶斯纳什均衡
    • D、精炼贝叶斯纳什均衡

    正确答案:B

  • 第14题：

    什么叫贝叶斯决策？如何进行贝叶斯决策？


    正确答案: 利用贝叶斯定理求的后验概率，据以进行决策的方法，称为贝叶斯决策。
    步骤：
    1进行预后验分析，决定是否值得搜集补充资料以及从补充资料可能得到的结果和如何决定最优对策；
    2搜集补充资料，取得条件概率，包括历史概率和逻辑概率，对历史概率要加以检验，辨明其是否适合计算后验概率；
    3用概率的乘法定律计算联合概率，用概率的加法定理计算边际概率，用贝叶斯定理计算后验概率；
    4用后验概率进行决策分析。

  • 第15题：

    （）是现在新出现的人工智能的研究方向。

    • A、深度学习
    • B、人工神经元网络
    • C、贝叶斯网络
    • D、类脑人工智能

    正确答案:D

  • 第16题：

    当决策者追求总平均收益最大时，他遵循贝叶斯法则是合理的；但当他追求总收益最大时，贝叶斯法则却不再合理。


    正确答案:正确

  • 第17题：

    为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的？简述朴素贝叶斯分类优缺点。


    正确答案:基于贝叶斯定理的推断需要大量训练数据以覆盖类条件概率空间，引入了很大开销。朴素贝叶斯分类做了类条件独立假设，大幅降低了计算开销。他的优点是容易实现并在大多数情况下可以取得较好的结果；他的缺陷是类条件独立在实际应用缺乏准确性，因为变量之间经常存在依赖关系，这种依赖关系影响了朴素贝叶斯分类器的准确性。

  • 第18题：

    贝叶斯判别规则


    正确答案: 把特征向量X落入某类集群wi的条件概率平P（wi/X）当成分类判别函数，把X落入某集群的条件概率最大的类为X的分类这种判别规则叫贝叶斯判别规则

  • 第19题：

    问答题
    什么叫贝叶斯决策？如何进行贝叶斯决策？

    正确答案： 利用贝叶斯定理求的后验概率，据以进行决策的方法，称为贝叶斯决策。
    步骤：
    1进行预后验分析，决定是否值得搜集补充资料以及从补充资料可能得到的结果和如何决定最优对策；
    2搜集补充资料，取得条件概率，包括历史概率和逻辑概率，对历史概率要加以检验，辨明其是否适合计算后验概率；
    3用概率的乘法定律计算联合概率，用概率的加法定理计算边际概率，用贝叶斯定理计算后验概率；
    4用后验概率进行决策分析。
    解析： 暂无解析

  • 第20题：

    多选题
    数据融合的主要方法是（）。
    A

    优选法

    B

    贝叶斯估计法

    C

    统计决策理论

    D

    神经网络方法


    正确答案： A,C
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    名词解释题
    贝叶斯决策

    正确答案： 就是在不完全情况下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最有决策。
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    多选题
    贝叶斯网络由两部分组成，分别是:
    A

    网络结构

    B

    先验概率

    C

    后验概率

    D

    条件概率表


    正确答案： B,D
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    （）是现在新出现的人工智能的研究方向。
    A

    深度学习

    B

    人工神经元网络

    C

    贝叶斯网络

    D

    类脑人工智能


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

相关内容