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[单选题]

在朴素贝叶斯算法中，假设样本独立同分布，假设共有m种标签，只需计算取（）作为预测的分类标签。

A.最小值

B.平均数

C.中位数

D.最大值

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发布时间：2023-01-13

更多“在朴素贝叶斯算法中，假设样本独立同分布，假设共有m种标签，只需计算取（）作为预测的分类标签。”相关的问题

第1题

朴素贝叶斯算法不需要样本特征之间的独立同分布。（)

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第2题

以下说法正确的是（）。

A.条件独立性假设不成立时，朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器

B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题

C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布，因此吉布斯采样算法的收敛速度很快

D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时，线性判别分析产生贝叶斯最优分类器

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第3题

sklearn.naivebayes模块实现了朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理和特征独立性假设的监督学习方法，下列哪个模型不是朴素贝叶斯分类器的模型（）。

A.BernoulliNB（）

B.GaussianN（）

C.NeighborsNB（）

D.MultinomialNB（）

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第4题

朴素贝叶斯方法的优点是什么()①朴素贝叶斯模型具有稳定的分类效率②在小规模数据上表现良好，可以处理多分类任务，并且适合增量训练，尤其是当数据量超过内存时，可以分批增量训练③对丢失数据不是很敏感，算法比较简单，经常用于文本分类

A.①②

B.②③

C.①③

D.①②③

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第5题

下面属于时间序列预测算法的是（)

A.朴素贝叶斯

B.指数平滑

C.Apriori

D.ARIMA

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第6题

以下哪些算法是基于规则的分类器（)

A.C4.5

B.KNN

C.朴素贝叶斯

D.人工神经网络

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第7题

根据DPI话单数据进行用户特征分析的过程中，如果需要对用户或物品进行分类、根据挖掘结果分析群体特征，一般应采用（）算法。

A.朴素贝叶斯算法或决策树算法

B.线性回归算法

C.Kmeans算法或EM算法

D.协同过滤算法

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第8题

对风险事件发生概率的估计方法中，一定程度上反映了个体的自信程度的估计方法是（)。

A.理论概论分布

B.主观概率估计

C.综合推断法

D.贝叶斯后验概率

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第9题

（)是一种用于线性和非线性数据的分类算法，它将原数据变换到高维空间，使用称作支持向量的基本训练元组，从中发现分离数据的超平面。

A.贝叶斯算法

B.支持向量机算法

C.神经网络算法

D.决策树算法

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第10题

关于不完全信息博弈，下列说法不正确的是（)。

A.不完全信息，就是完全没有信息

B.不完全信息博弈也称为“贝叶斯博弈”

C.不完全信息博弈中，至少一个博弈方不完全清楚其他某些博弈方得益情况

D.不完全信息博弈方至少知道其他博弈方得益的相关概率分布

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第11题

后向传播是一种用于分类的（)算法，使用梯度下降方法，它搜索一组权重，这组权重可以对数据建模，使得数据元组的网络类预测和实际类标号之间的均方差距离最小。

A.贝叶斯算法

B.支持向量机算法

C.神经网络算法

D.决策树算法

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