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[单选题]

朴素贝叶断算法是假设各个特征之间()。

A.条件关联

B.条件独立

C.正相关

D.没有要求

答案
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更多“朴素贝叶断算法是假设各个特征之间()。”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

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3题

朴素贝叶斯算法不需要样本特征之间的独立同分布()。

A.对

B.错

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第4题

朴素贝叶斯分类方法(NaiveBayes)是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是x,类别标签是C,它的一个假定是()。

A.以0为均值,sqr(2)/2为标准差的正态分布

B.P(XIC)是高斯分布

C.特征变量x的各个属性之间互相独立

D.各类别的先验概率P(C)是相等的

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第5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6题

下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是()

A.朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,数学基础坚实

B.朴素贝叶斯模型无需假设特征条件独立

C.朴素贝叶斯处理过程简单,分类速度快

D.朴素贝叶斯对小规模数据表现较好

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第7题

对于主成分分析转化过的特征,朴素贝叶斯的不依赖假设总是成立,因为所有主要成分是正交的。()
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第8题

A于PCA(主成分分析)转化过的特征,朴素贝叶斯的“不依赖假设”总是成立,因为所有主要成分是正交的。()
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第9题

朴素贝叶斯分类的优点()。

A.计算速度最快的算法

B.规则清楚易懂

C.独立事件的假设,大多数问题上不至于发生太大偏误

D.能应用于分类、聚类等多种问题

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第10题

根据DPI话单数据进行用户特征分析的过程中,如果需要预测用户是否会订购某一类套餐,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

D.协同过滤算法

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