题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
为了简化条件概率的计算，朴素贝叶斯算法提出条件假设（用于分类的特征在类别确定的条件下相互独立）即（）的意义。
A.简化
B.朴素
C.分类
D.统计
答案
朴素
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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
下面有关贝叶斯网络认识错误的是？
A.贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足。
B.贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。
C.贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。
D.贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。
第10题
常用于分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）、反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）、决策树（Decision Trees）、朴素贝叶斯分类（Naive Bayesian classification)等。
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