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相关试题
- 1.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
- 2.(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
- 3.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
- 4.朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法中最简单的一个算法，假设它里边的各个类条件是（ ）。A.交叉的B.相同的C.独立的D.相似的
- 5.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
- 6.朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法中最简单的一个算法，假设它里边的各个类条件是（ ）。 选项： A:交叉的 B:独立的 C:相同的 D:相似的
- 7.KNN算法与朴素贝叶斯算法都属于分类算法..
- 8.KNN算法与朴素贝叶斯算法都属于分类算法..
- 9.下列说法错误的是 （ ）选项： A:朴素贝叶斯模型属于生成模型 B:逻辑回归是生成模型，朴素贝叶斯是判别模型 C:逻辑回归和朴素贝叶斯都有对属性特征独立的要求 D:朴素贝叶斯对小规模数据表现较好
- 10.朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是（ ）选项： A:假设各特征之间相互独立 B:使得朴素贝叶斯算法变得简单 C:牺牲一定的分类准确率 D:一般的意思
- 11.（）是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。选项： A:贝叶斯定理; B:贝叶斯统计; C:朴素贝叶斯方法; D:贝叶斯分类器
- 12.下面有关贝叶斯网络认识错误的是？选项： A:贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足。; B:贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。; C:贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。; D:贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。
- 13.sklearn.naive_bayes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,下列模型不是朴素贝叶斯分类器的模型的是()。 A: BernoulliNB) B: GaussianN) C: NeighborsNB) D: MultinomialNB)
- 14.以下不属于聚类算法的是（）。 答案:朴素贝叶斯算法
- 15.sklearn. naiAe＿bayes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，下列模型不是朴素贝叶斯分类器的是（）。 选项： A:BernoulliNB() B:GaussianNB() C:NeighborsNB() D:MultinomialNB()
- 16.朴素贝叶斯分类算法称为“朴素”的原因为（ ） 选项： A、假设属性之间是相互独立的 B、算法利用简单的贝叶斯定理 C、算法时间复杂度低 D、算法空间复杂度低
