中国大学MOOC: 贝叶斯理论假设类别c和样本d之间是两个独立的事件。
错
举一反三
- 朴素贝叶斯网络假设属性和类别之间是独立的。（ ）
- 贝叶斯方法是监督学习的集合基于假设每对特征之间都是独立的贝叶斯理论，应用于文档分类和垃圾邮件过滤，对应的python分析包名称为（） A: sklearn.linear_model B: sklearn.neighbors C: sklearn.gaussian_process D: sklearn.naive_bayes
- 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
- 下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是( ) A: 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,数学基础坚实 B: 朴素贝叶斯模型无需假设特征条件独立 C: 朴素贝叶斯处理过程简单,分类速度快 D: 朴素贝叶斯对小规模数据表现较好
- 有关朴素贝叶斯算法的叙述正确的是（ ） 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
内容
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下面有关朴素贝叶斯算法的认识错误的是？ 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。
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基于独立事件假设是贝叶斯分类的一个优点。
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中国大学MOOC: 贝叶斯网络具有的条件独立性是结点与其后代结点条件独立
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朴素贝叶斯分类算法是基于（）假设的。 A: 使用的描述属性是相关 B: 使用的描述属性是独立的 C: 描述属性和类别属性是独立的 D: 以上都不对
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中国大学MOOC: 关于完美贝叶斯均衡，不正确的是：