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
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
举一反三
- 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
- 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
- 朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器的一种，它假设（） A: 各类别的先验概率相等 B: 概率分布符合以0为均值，sqr（2）/2为标准差的正态分布 C: 特征相互独立 D: 先验概率是高斯分布
- 随机变量X服从正态分布N(0, 4)，Φ(x)为标准正态分布的分布函数，则P{X < 1}= ( ). A: Φ(2) B: 1-Φ(1/2) C: Φ(4) D: Φ(1/2)
- 若随机变量X的分布律（概率分布）为 P(X=0)=0.1,P(X=1)=0.2,P(X=2)=0.2,P(X=3)=0.5, 则P(X>1）=( ).