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[单选题]

贝叶斯决策论是在（）框架下实施决策的基本方法。

A.模型

B.条件

C.概率

D.分类器

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发布时间：2023-02-02

更多“贝叶斯决策论是在（）框架下实施决策的基本方法。”相关的问题

第1题

（）的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息，从而既不需要进行完全联合概率计算，又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系。

A.贝叶斯判定准则

B.贝叶斯决策论

C.朴素贝叶斯分类器

D.半朴素贝叶斯分类器

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第2题

在决策论中，那些能影响决策的结果且无法控制的将来事件是：A.支付；B.自然状态；C.概率；D.节点。

在决策论中，那些能影响决策的结果且无法控制的将来事件是：

A.支付；

B.自然状态；

C.概率；

D.节点。

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第3题

现实中往往会遇到“不完整”的训练样本，在这种存在属性变量值未知的情形下，可用（）。

A.边际似然

B.EM算法

C.贝叶斯决策

D.贝叶斯分类器

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第4题

竞争是一种在稳定的制度框架中谋求如何占得先机获取更多利益的逻辑，它在成本—收益分析框架下

追求理性决策。

A正确

B错误

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第5题

当决策者面临着生死存亡的重大风险时，他对决策方案的选择与一般情况会有很大不同，这时，可以用（)来进行决策。

A.遗憾准则

B.悲观原则

C.贝叶斯决策法

D.生存风险度

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第6题

《项目实施计划》是大项目部总经理在《项目策划书》框架下，满足《合同》要求，依据项目部《项目部责任书》和项目实施策划内容，在工程开工前完成《项目部实施计划》的编制，经企业批准后实施（）

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第7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8题

（）是指为最小化总体风险，只需在每个样本上选择能使特定条件风险最小的类别标记。

A.支持向量机

B.间隔最大化

C.线性分类器

D.贝叶斯判定准则

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第9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10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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第11题

不属于判别式模型的是（）。

A.决策树

B.BP神经网络

C.支持向量机

D.贝叶斯

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