题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

下列关于分类方法的叙述正确的有()。

A.Naïve Bayes(朴素贝叶斯)是一种概率分类器

B.SVM(支持向量机)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本

C.决策树基于树结构进行决策,从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则

D.SVM(支持向量机)和K-NN(K-近邻)都有模型的训练过程(构造分类模型)

答案
Naïve Bayes(朴素贝叶斯)是一种概率分类器;SVM(支持向量机)在向量空间构造超平面,以区分不同类别的样本;决策树基于树结构进行决策,从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则
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第1题

以下()属于线性分类器常用准则?

A.Fisher准则

B.感知器准则函数

C.支持向量机

D.贝叶斯分类

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第2题

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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第3题

可以利用概率统计方法估计数据的分布参数,再进一步估计待测试数据的概率,以此来实现贝叶斯分类
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第4题

可以利用概率统计方法估计数据的分布参数,再进一步估计待测试数据的概率,以此来实现贝叶斯分类
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第5题

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第6题

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第7题

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第8题

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第9题

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第10题

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