下列对于分类概念描述不正确的是（ ）。
A: 分类的标准统一
B: 分类的方法包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法
C: 分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。
D: 分类的结果有可能错误。
A: 分类的标准统一
B: 分类的方法包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法
C: 分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。
D: 分类的结果有可能错误。
举一反三
- 下列关于贝叶斯分类器说法正确的是（__）。 A: 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 B: 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率作为分类依据 C: 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 D: 朴素贝叶斯分类算法采用了属性条件独立性假设
- 下列属于分类与回归的方法有(<br/>) A: 决策树 B: 支持向量机 C: 朴素贝叶斯分类 D: 规则分类器
- 分类器不包括的() A: 决策树 B: 逻辑回归 C: 朴素贝叶斯 D: 图灵测试
- 【单选题】下列哪种分类算法的训练结果最难以被解释?() A. 朴素贝叶斯 B. 逻辑回归 C. 神经网络 D. 决策树
- 朴素贝叶斯分类基于贝叶斯定理的一种分类方法。 A: 正确 B: 错误