更多“朴素贝叶斯算法不需要样本特征之间的独立同分布。()”相关的问题
第1题
朴素贝叶斯分类法可以做类条件独立的朴素假定，既给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立（即属性之间不存在依赖性关系)。（)
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第2题
下列哪一个算法是关联规则算法？（)
A.K-means
B.FP-Growth
C.朴素贝叶斯
D.决策树
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第3题
以下哪些算法是监督学习算法：（)
A.朴素贝叶斯
B.LinearRegression
C.K-Means
D.支持向量机
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第4题
以下算法中对缺失值敏感的有()
A.Logistic回归
B.SVM算法
C.CART决策树
D.朴素贝叶斯
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第5题
朴素贝叶斯分类基于后验概率的贝叶斯定理。它假设类条件独立：一个属性值对给定类的影响独立于其他属性的值。（)
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第6题
基于概率论的分类方法是哪个（)。
A.支持向量机
B.朴素贝叶斯
C.决策树
D.K邻近算法
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第7题
我们描述住房的时候，常用住宅面积，户型，装修类型等属性，如果使用朴素贝叶斯作为模型的话，则我们假设属性之间不存在关系。（)
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第8题
分类规则的挖掘方法通常有：决策树法、贝叶斯法、KNN算法。（)
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第9题
在区块链的领域里，（)是被提到最多的概念之一，很多人第一次听到这个概念也是因为区块链。
A.随机森林算法
B.哈希算法
C.遗传算法
D.朴素贝叶斯算法
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第10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
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第11题
朴素贝叶斯分类基于后验概率的贝叶斯定理，它嘉定类条件成立，一个属性值对给定类的影响独立于其他属性的值。（)
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