下面有关贝叶斯网络认识错误的是？A．贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足。B．贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。C．贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。D．贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。

题目

下面有关贝叶斯网络认识错误的是？

A．贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足。

B．贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。

C．贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。

D．贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。

相似考题

1.下面不是分类的常用方法的有()A、K近邻法B、朴素贝叶斯C、决策树D、条件随机场

2.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

3.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

4.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法?()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

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  • 第1题：

    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


    参考答案：A

  • 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：

    朴素贝叶斯分类是基于（）假设。


    正确答案:类条件独立

  • 第4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5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6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7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8题：

    贝叶斯统计的基础是（）的概念。


    正确答案:条件概率

  • 第9题：

    填空题
    贝叶斯统计的基础是（）的概念。

    正确答案： 条件概率
    解析： 暂无解析

  • 第10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： B
    解析： 暂无解析

  • 第12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

  • 第13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


    参考答案：A,D

  • 第14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15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16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17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18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19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20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21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： C,D
    解析： 暂无解析

  • 第22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23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： C,A
    解析： 暂无解析

  • 第24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

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