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[判断题]

朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。（）

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发布时间：2023-06-06

更多“朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。（）”相关的问题

第1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

（）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4题

在朴素贝叶斯法的参数求解过程中，为了解决利用极大似然估计概率值为0的情况，可以采用以下哪种方法（）。

A.核技巧

B.拉普拉斯平滑

C.数据标准化

D.聚类

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第5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6题

DataLab提供解决分类问题的算法不包括（）

A.Logistic回归

B.GBDT

C.Libsvm

D.朴素贝叶斯

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第7题

朴素贝叶斯算法属于（）。

A.无监督学习

B.半监督学习

C.强化学习

D.有监督学习

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第8题

下列模型属于机器学习生成式模型的是（）。

A.朴素贝叶斯

B.隐马尔科夫模型

C.线性回归模型

D.深度信念网络

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第9题

以下算法不属于生成模型 ( )

A.朴素贝叶斯模型

B.混合高斯模型

C.隐马尔科夫模型

D.支持向量机

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第10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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第11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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