请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.朴素贝叶斯的优点不包括( ) 选项： A、算法逻辑简单,易于实现 B、 分类过程中时空开销小 C、 对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类 D、 朴素贝叶斯模型对输入数据的表达形式很敏感
- 2.朴素贝叶斯的优点不包括（ ） 选项： A、算法逻辑简单,易于实现 B、分类过程中时空开销小 C、对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类 D、朴素贝叶斯模型对输入数据的表达形式很敏感
- 3.下列关于贝叶斯分类器说法正确的是（__）。 选项： A、贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 B、贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率作为分类依据 C、朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 D、朴素贝叶斯分类算法采用了属性条件独立性假设
- 4.关于朴素贝叶斯，描述不正确的是（）？A.朴素贝叶斯是一种贝叶斯学习方法B.朴素贝叶斯假设变量之间是条件独立的C.朴素贝叶斯算法不适合于解决分类问题
- 5.有关朴素贝叶斯分类算法的叙述中正确的是( )A.朴素贝叶斯分类算法是一种精确的分类算法B.采用朴素贝叶斯分类算法是将一个样本分到某个类别中，表示它100%属于该类别C.朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率的分类算法D.以上都不对
- 6.朴素贝叶斯分类算法为（）
- 7.有关朴素贝叶斯算法的叙述正确的是（ ） 选项： A、朴素贝叶斯算法是一种精确的分类算法 B、采用朴素贝叶斯分类算法将一个样本分到某个类别中，表示它100%属于该类别 C、朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法 D、以上都不对
- 8.以下关于朴素贝叶斯的说法中，哪—项是错误的（ ）。选项： A:贝叶斯分类器应用于大型数据库具有较高的准确性和快速的速度 B:朴素贝叶斯的“朴素"，指的是该方法需要假设各个特征之间是独立的 C:朴素贝叶斯是—种简单的多分类算法 D:朴素贝叶斯算法依赖于人工神经网格，因此使用起来非常复杂
- 9.对于朴素贝叶斯分类器，下面说法正确的是（） 选项： A、适用于小规模数据集 B、适用于多分类任务 C、适合增量式训练 D、对输入数据的表达形式不敏感
- 10.下面有关朴素贝叶斯算法的认识错误的是？选项： A:与决策树算法不同，朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别。; B:朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法。; C:朴素贝叶斯模型需要先确定特征，并根据样本计算相关的先验概率，再计算特征条件下的分类变量的后验概率。; D:朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景。
- 11.以下关于朴素贝叶斯的说法中，哪一项是错误的？ 选项： A、贝叶斯分类器应用于大型数据库具有较高的准确性和快速的速度 B、朴素贝叶斯的“朴素”，指的是该方法需要假设各个特征之间是独立的 C、朴素贝叶斯是一种简单的多分类算法 D、朴素贝叶斯算法依赖于人工神经网格，因此使用起来非常复杂
- 12.为什么朴素贝叶斯称为“朴素”？简述朴素贝叶斯分类的主要思想。
- 13.KNN算法与朴素贝叶斯算法都属于分类算法..
-
14.(单选题， 5 分)
大数据的经典算法包括() 选项： A: 分类与回归树 B: 支持向量机 C: 朴素贝叶斯模型 D: 最近邻分类算法 - 15.在进行分类分析时,以下哪个算法常用于多类分类问题?( )A、K-近邻算法B、支持向量机算法C、决策树算法D、朴素贝叶斯算法
- 16.对于朴素贝叶斯分类器，下面说法正确的是（） 选项： A:A.适用于小规模数据集 B:B. 适用于多分类任务 C:C. 适合增量式训练 D:D. 对输入数据的表达形式不敏感
- 17.朴素贝叶斯可以实现_______问题。 选项： A、实时预测 B、 分类 C、 文本分类/垃圾邮件过滤/情感分析 D、 推荐系统
- 18.(1分)【单选题】下列哪项不是朴素贝叶斯算法（ ） 选项： A:高斯朴素贝叶斯 B:多项式朴素贝叶斯 C:伯努利朴素贝叶斯 D:KNN算法
- 19.关于贝叶斯网络模型说法错误的是( ) 选项： A: 广泛应用于不确定知识表达领域 B: 广泛应用于推理领域 C: 贝叶斯网络模型可以用于分类问题 D: 贝叶斯网络模型与Bayes方法没有关系
