以贝叶斯/概率公式和特征条件独立假设为基础的朴素贝叶斯分类器,正确的说法包括()。
A.是一种概率分类器
B.利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算
C.所谓“朴素”假设,即是简单样本的假设
D.所谓“朴素”假设,即是样本特征(属性)的条件独立假设
第1题:
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
第2题:
贝叶斯统计的基础是()的概念,即事件A在事件B已经发生的条件下可能发生的概率[P(A/B)]。
条件概率
略
第3题:
朴素贝叶斯分类是基于()假设。
第4题:
贝叶斯决策是根据()进行决策的一种方法
第5题:
贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理。
第6题:
()关于赌博所引出问题的讨论,开创了概率理论的建设。
第7题:
在假设检验中,显著性水平α是表示()。
第8题:
贝叶斯理论是用于计算()
第9题:
第10题:
似然概率
先验概率
边际概率
后验概率
第11题:
贝叶斯公式
先验概率
后验概率
归纳逻辑
第12题:
第13题:
A.网络结构
B.先验概率
C.后验概率
D.条件概率表
第14题:
可以用来界定因果关系的是()
第15题:
以下算法中对缺失值敏感的有()
第16题:
贝叶斯决策是依据()的进行决策的方法。
第17题:
贝叶斯网络由两部分组成,分别是:
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。
第19题:
贝叶斯统计的基础是()的概念。
第20题:
当我们考虑两个(或更多)事件并希望确定它们至少有一个发生的概率时,需要使用()。
第21题:
网络结构
先验概率
后验概率
条件概率表
第22题:
联合概率
边际概率
条件概率
后验概率
第23题:
概率的乘法法则
概率的加法法则
全概公式
贝叶斯公式
第24题:
ogistic回归
SVM算法
CART决策树
朴素贝叶斯