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- 1.朴素贝叶斯分类器基于( )假设 选项： A、样本分布独立性 B、属性条件独立性 C、后验概率已知 D、先验概率已知
- 2.朴素贝叶斯分类器基于（）假设。A.样本分布独立性B.属性条件独立性C.先验概率已知D.后验概率已知
- 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.有关朴素贝叶斯分类器的说法正确的是？选项： A:朴素贝叶斯分类器的变量必须是非连续性变量。; B:朴素贝叶斯模型分类时需要计算属于各种类别的概率，取其中概率最大的类别最为分类预测值。; C:朴素贝叶斯模型中的特征和类别变量之间也要相互独立。; D:朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
- 5.有关朴素贝叶斯分类器的说法正确的是( )。 选项： A:朴素贝叶斯分类器的变量必须是非连续性变量 B:朴素贝叶斯模型分类时需要计算属于各种类别的概率,取其中概率最大的类别最为分类预测值 C:朴素贝叶斯模型中的特征和类别变量之间也要相互独立 D:朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好
- 6.朴素贝叶斯分类器假设样本特征之间
- 7.朴素贝叶斯分类器有属性条件独立的假设前提。（ ）
- 8.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。
- 9.朴素贝叶斯分类器假设所有属性相互独立，其训练过程就成了基于训练集D来估计类先验概率P(c)，并估计（）。选项： A:每个属性的条件概率P(xi|c) B:条件概率P(x|c) C:概率P(x)
- 10.以下关于贝叶斯分类器的说法错误的是（） 选项： A:极大似然估计是根据数据采样来估计概率分布参数的经典方法 B:贝叶斯分类属于无监督学习 C:朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设” D:当两类数据同先验且满足高斯分布且协方差相等，LDA达到最优分类
- 11.朴素贝叶斯分类器假设所有属性相互独立,其训练过程就成了基于训练集D来估计类先验概率P(c),并估计()。 选项： A、每个属性的条件概率P(xi|c) B、条件概率P(x|c) C、概率P(x) D、其它概率
- 12.朴素贝叶斯分类器没有属性条件独立的假设前提。（ ）选项： A:对 B:错
- 13.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:使用的描述属性是相关的
- 14.朴素贝叶斯算法是在贝叶斯算法的基础上增加了( ) 选项： A、算法准确度 B、聚类假设 C、分类假设 D、条件独立假设
- 15.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
- 16.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
- 17.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
- 18.朴素贝叶斯分类器采用了属性独立性假设，对已知类别，假设所有属性相互独立。 （ ）选项： A:对 B:错
- 19.以下关于朴素贝叶斯算法，说法正确的一项是（） 选项： A、在实际的应用场景中，条件独立假设不会导致分类的效果大大降低 B、当数据集属性之间的关系相对比较独立时，朴素贝叶斯分类算法会有较好的效果 C、朴素贝叶斯算法假设了数据集属性之间是相互独立的 D、在实际的应用场景中，条件独立假设极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。
