进行朴素贝叶斯分类的准备工作中,最先要确定的是
A: 先验概率
B: 特征属性
C: 后验概率
D: 特征关系
A: 先验概率
B: 特征属性
C: 后验概率
D: 特征关系
B
举一反三
- 进行朴素贝叶斯分类的准备工作中，最先要确定的是
- 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。
- 使用先验概率和后验概率的分类算法是（）？ A: 决策树 B: 朴素贝叶斯 C: 支持向量机SVM D: BP神经网络
- 下面有关贝叶斯分类算法的认识错误的是() A: 贝叶斯分类算法是用贝叶斯公式计算样本属于各种类别的后验概率,以后验概率最大的为预测类别 B: 贝叶斯分类算法要求样本的特征必须是离散特征 C: 贝叶斯分类算法先根据训练样本计算相关的先验概率, 再计算待预测样本特征条件下的分类的后验概率 D: 贝叶斯分类算法可用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景
- 贝叶斯决策是由先验概率和类条件概率，推导后验概率，然后利用这个概率进行决策。（ ）
内容
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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
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朴素贝叶斯分类的思想是: A: 使用训练数据构造决策树进行分类 B: 利用先验知识层层迭代，穷举所有的可能 C: 利用贝叶斯定理，使用先验概率求后验概率 D: 相似的对象分到同一类中
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因为贝叶斯决策利用的是后验概率分布,所以,参数的先验概率分布不可以选择广义先验分布。(<br/>)
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贝叶斯网络由两部分组成，分别是: A: 网络结构 B: 先验概率 C: 后验概率 D: 条件概率表
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请谈谈你对贝叶斯算法中先验概率、后验概率、条件概率的理解，以及怎么利用后验概率计算条件概率（可用公式表达）？