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[多选题]

哪些分类模型算法可以用于垃圾邮件的分类和判断（)

A.贝叶斯判别

B.随机森林

C.决策树

D.Apriori

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更多“哪些分类模型算法可以用于垃圾邮件的分类和判断()”相关的问题

第1题

决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括以下哪些？（)

A.CART

B.ID3

C.C4.5

D.随机森林

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第2题

下面算法中哪个不是分类算法？（）

A.决策树

B.高斯混合模型GMM

C.随机森林

D.Xgboost

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第3题

通常决策树之间相关系数越高，每棵决策树分类精度越高，决策树数量越多，随机森林模型的分类效果越好。（）
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第4题

下面哪些是组合分类方法（)

A.装袋

B.提升

C.决策树

D.随机森林

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第5题

下面哪些是分类可用的方法？（)

A.决策树

B.黎曼假设

C.随机森林

D.支持向量机

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第6题

随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高，通常300~500棵决策树的组合是适宜的（）
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第7题

分类分析中（)是采用概率框架来解决分类问题，使用先验概率、类概率来计算后验概率。前提是属性条件独立。

A.决策树

B.规则分类

C.最近邻分类

D.朴素贝叶斯分类

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第8题

可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（）

A.SVM算法、对数回归、关联模式

B.K均值法、BP神经网络

C.Apriori算法、FP-Tree算法

D.朴素贝叶斯算法、K均值法、决策树

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第9题

随机森林可以直接给出决策树的决策规则，即给出模型的显性表达式。（）
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第10题

相比CART和C4.5决策树，随机森林模型不能直接给出决策树的决策规则，即无法给出模型的显性表达式（）
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