朴素贝叶斯方法假设各变量间相互独立，因此在计算后验概率时可以将各变量的条件概率相加
举一反三
- 以贝叶斯/概率公式和特征条件独立假设为基础的朴素贝叶斯分类器，正确的说法包括（ ）。 A: 是一种概率分类器 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 所谓“朴素”假设，即是简单样本的假设 D: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设
- 关于朴素贝叶斯分类器，正确的有_______。 A: 是一种概率分类器 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 所谓“朴素”假设，即是样本独立同分布的假设 D: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设
- 关于朴素贝叶斯分类器，正确的有（ ） A: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 是一种概率分类器 D: 所谓“朴素”假设，即是样本独立同分布的假设
- 为了简化条件概率的计算，朴素贝叶斯算法提出条件假设（用于分类的特征在类别确定的条件下相互独立）即（）的意义
- 有关朴素贝叶斯分类器的说法正确的是？ 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。