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,即是样本独立同分布的假设
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、朴素贝叶斯分类器的变量必须是非连续性变量。
B、朴素贝叶斯模型分类时需要计算属于各种类别的概率,取其中概率最大的类别最为分类预测值。
C、朴素贝叶斯模型中的特征和类别变量之间也要相互独立。
D、朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
第7题
A、Na?ve Bayes(朴素贝叶斯)是一种概率分类器
B、SVM(支持向量机)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本
C、决策树基于树结构进行决策,从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则
D、SVM(支持向量机)和K-NN(K-近邻)都有模型的训练过程(构造分类模型)
第10题
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