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
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
举一反三
- 朴素贝叶斯网络假设属性和类别之间是独立的。（ ）
- 朴素贝叶斯分类算法适用于哪些数据集？ A: 属性之间存在强相关关系 B: 属性之间彼此独立 C: 所有属性对分类起的作用相同
- 朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能良好。而在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。
- 朴素贝叶斯分类算法称为“朴素”的原因为（ ） 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
- 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