对于PCA(主成分分析)转化过的特征,朴素贝叶斯的”不依赖假设”总是成立,因为所有主要成分是正交的,这个说法是()
A.正确的
B.错误的
第1题:
7、朴素贝叶斯的一个有趣的特征是,它适用于非常大的数据集。
第2题:
11、对于需要考虑分类决策带来的损失的模式识别问题,应当使用____。
A.最小风险贝叶斯分类
B.最小错误率贝叶斯分类
C.朴素贝叶斯分类
D.半朴素贝叶斯分类
第3题:
5、对于需要考虑分类决策带来的损失的模式识别问题,应当使用____。
A.最小风险贝叶斯分类
B.最小错误率贝叶斯分类
C.朴素贝叶斯分类
D.半朴素贝叶斯分类
第4题:
10、11. 关于朴素贝叶斯,下列说法错误的是:()
A.它是一个分类算法
B.朴素的意义在于它的一个天真的假设:所有特征之间是相互独立的
C.它实际上是将多条件下的条件概率转换成了单一条件下的条件概率,简化了计算
D.朴素贝叶斯不需要使用联合概率
第5题:
6、朴素贝叶斯算法能够解决特征之间有相关性的问题。