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[单选题]

在朴素贝叶斯法的参数求解过程中,为了解决利用极大似然估计概率值为0的情况,可以采用以下哪种方法()。

A.核技巧

B.拉普拉斯平滑

C.数据标准化

D.聚类

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更多“在朴素贝叶斯法的参数求解过程中,为了解决利用极大似然估计概率值为0的情况,可以采用以下哪种方法()。”相关的问题

第1题

分类分析中()是采用概率框架来解决分类问题,使用先验概率、类概率来计算后验概率。前提是属性条件独立。

A.决策树

B.规则分类

C.最近邻分类

D.朴素贝叶斯分类

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第2题

在朴素贝叶斯算法中,假设样本独立同分布,假设共有m种标签,只需计算取()作为预测的分类标签。

A.最小值

B.平均数

C.中位数

D.最大值

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第3题

集团集中性能管理KQI工单运营规范中,基于数据挖掘的KQI-KPI关联定界法,关联软硬采数据对无线侧问题进一步精确定位,建议数据挖掘应用方法有()。

A.NaiveBayes朴素贝叶斯算法

B.Pearson趋势关联分析+K-means自学习聚类

C.基于PNN的神经网络算法

D.k均值聚类算法

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第4题

朴素贝叶斯算法不需要样本特征之间的独立同分布()。

A.对

B.错

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第5题

下列哪一个算法是关联规则算法?()

A.K-means

B.FP-Growth

C.朴素贝叶斯

D.决策树

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第6题

()的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息,从而既不需要进行完全联合概率计算,又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系。

A.贝叶斯判定准则

B.贝叶斯决策论

C.朴素贝叶斯分类器

D.半朴素贝叶斯分类器

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第7题

下列模型属于机器学习生成式模型的是()。

A.朴素贝叶斯

B.隐马尔科夫模型

C.线性回归模型

D.深度信念网络

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第8题

sklearn.naivebayes模块实现了朴素贝叶斯算法,基于贝叶斯定理和特征独立性假设的监督学习方法,下列哪个模型不是朴素贝叶斯分类器的模型()。

A.BernoulliNB()

B.GaussianN()

C.NeighborsNB()

D.MultinomialNB()

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第9题

A于PCA(主成分分析)转化过的特征,朴素贝叶斯的“不依赖假设”总是成立,因为所有主要成分是正交的。()
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第10题

以下说法正确的是()。

A.条件独立性假设不成立时,朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器

B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题

C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布,因此吉布斯采样算法的收敛速度很快

D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时,线性判别分析产生贝叶斯最优分类器

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第11题

分类分析中()是将记录看成是d维空间上的一个点。计算新记录与原记录的距离,如果k-最近邻多数属于哪个类,则新记录就归属于哪个类。

A.决策树

B.规则分类

C.最近邻分类

D.朴素贝叶斯分类

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