NaveBayes是Bayes分类器的一种,如特征变量是X,类别标签是C,它的假定是
举一反三
- Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是? A: 各类别的先验概率P(C)是相等的 B: 以0为均值,sqr(2)/2为标准差的正态分布 C: 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量 D: P(X|C)是高斯分布
- 朴素贝叶斯分类器是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是:( ) A: 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量 B: p(X| C: 以0为均值,sqr(2)/2为标准差的正态分布 D: 各类别的先验概率P E: 是高斯分布 F: 是相等的
- 如函数f(x)是可导函数,则它一定是连续函数.
- 有监督学习是分类器从有类别标签的训练集中学习到具体的分类决策规则的学习模式。
- 虚拟变量一定是分类变量,但是分类变量未必是虚拟变量。