为了简化条件概率的计算,朴素贝叶斯算法提出条件假设(用于分类的特征在类别确定的条件下相互独立)即()的意义。
A.简化
B.朴素
C.分类
D.统计
第1题:
A.网络结构
B.先验概率
C.后验概率
D.条件概率表
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:
以下算法中对缺失值敏感的有()
第5题:
下列关于Fisher确切概率法的说法,错误的是()。
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。
第7题:
假设条件下的联合概率除以所有假设条件下联合概率之总和,也就是联合概率的相对概率是()。
第8题:
贝叶斯理论是用于计算()
第9题:
原假设为真的条件下检验统计量的概率分布
备择假设为真的条件下检验统计量的概率分布
观测变量的总体概率分布
观测变量的样本分布
第10题:
联合概率
边际概率
条件概率
后验概率
第11题:
第12题:
在H0不成立的条件下,经检验H0被拒绝的概率
在H0不成立的条件下,经检验H0被接受的概率
在H0成立的条件下,经检验H0被拒绝的概率
在H0成立的条件下,经检验H0被接受的概率
第13题:
四格表资料Fisher精确概率计算法的条件是
A、T<5
B、T<1或n<40
C、T<1且n<40
D、1≤T<5且n<40
E、T<5或n<40
第14题:
在给定的显著性水平之下,进行假设检验,确定拒绝域的依据是()
第15题:
在假设检验问题中,犯第一类错误的概率α的意义是()
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:
在给定的显著性水平下,进行假设检验,确定拒绝域的依据是()。
第19题:
只有在商务谈判主体的利益()的条件下,他们才会为了自己的利益而进行磋商。
第20题:
网络结构
先验概率
后验概率
条件概率表
第21题:
原假设为真的条件下检验统计量的概率分布
备择假设为真的条件下检验统计量的概率分布
原假设为真的条件下总体参数的概率分布
备择假设为真的条件下总体参数的概率分布
第22题:
前概率
条件概率
联合概率
后概率
逆概率
第23题:
ogistic回归
SVM算法
CART决策树
朴素贝叶斯
第24题:
相互冲突
相互对立
相互独立
相互联系