第1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2题
A、神经网络训练过程是拟合训练数据模式的过程
B、神经网络训练后很容易得到分类的规则
C、神经网络可用于分类和聚类
D、神经网络模型的分类能力比决策树好
第3题
第4题
第5题
第6题
第7题
第8题
B. 预计可能事件及其发生的概率
C. 计算各策略方案的损益期望值
D. 比较各决策方案的损益期望值，进行择优决策。
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