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

第1题：

第2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3题：

贝叶斯网络的三个主要议题是什么？

正确答案:贝叶斯网络的3个主要议题分别是：预测、诊断和历史数据训练。

第4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5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6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7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8题：

（）的核心思想是将统计学习理论的结构风险最小化原则引入分类问题的求解。

• A、神经网络
• B、贝叶斯网络
• C、支持向量机
• D、聚类

正确答案:C

第9题：

第10题：

第11题：

第12题：

第13题：

第14题：

如果叶贝斯网络的各个结点都没有任何证据，从历史数据中如何用两种不同的方法得到各个结点的发生概率？

正确答案:可以用两种方式从历史数据中得到各个节点的发生概率：
（1）用各节点的发生次数除以总的数据条数，就是各个节点的发生概率。
（2）首先，用第一种方法计算原因节点的发生概率，然后计算原因节点到中间节点或结果节点的条件概率，最后根据原因节点的概率和这些条件概率计算结果节点的概率。

第15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16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17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18题：

（）是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。

• A、贝叶斯网络
• B、复杂网络
• C、神经网络
• D、网络算法

正确答案:C

第19题：

基于（）网络的故障推理工具，则管理中心会运行自动化的分析工具。

• A、杰克班森
• B、里奇
• C、托马斯
• D、贝叶斯

正确答案:D

第20题：

第21题：

第22题：

第23题：

第24题：