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最小风险的贝叶斯决策的判别规则是将样本x判别为条件风险最小的那个类别。
选项:
A:正确;
B:错误
风险
判别
贝斯
发布时间:
2024-06-19 20:59:25
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相关试题
1.
下列关于最小风险的贝叶斯决策的说法中正确的有选项: A:最小风险的贝叶斯决策考虑到了不同的错误率所造成的不同损失; B:最小错误率的贝叶斯决策是最小风险的贝叶斯决策的特例; C:最小风险的贝叶斯决策当中,决策的数量和样本类别的数量一定是相等的; D:条件风险反映了对于一个样本x采用某种决策时所带来的损失
2.
下列关于最小风险的贝叶斯决策的说法中正确的有 选项: A、最小风险的贝叶斯决策考虑到了不同的错误率所造成的不同损失 B、最小错误率的贝叶斯决策是最小风险的贝叶斯决策的特例 C、最小风险的贝叶斯决策当中,决策的数量和样本类别的数量一定是相等的 D、条件风险反映了对于一个样本x采用某种决策时所带来的损失
3.
贝叶斯估计的本质是通过贝叶斯决策得到参数θ的最优估计,使得总期望风险最小。 选项:A、正确 B、错误
4.
()条件下,两类的最小风险贝叶斯决策等价于最小错误率贝叶斯决策 选项: A、决策正确的损失都为1,决策错误的损失都为1 B、决策正确的损失都为1,决策错误的损失都为0 C、决策正确的损失都为0,决策错误的损失都为1
5.
参数估计与非参数估计的定义是什么?什么情况下基于最小风险的贝叶斯决策可以与最小错误率贝叶斯决策划等号?
6.
简述最小错误率贝叶斯决策。
7.
同一个训练集,最近邻分类的错误率不会低于____的错误率。选项: A:最小错误率贝叶斯分类; B:最小风险贝叶斯分类; C:支持向量机; D:感知器分类
8.
贝叶斯最优分类器是指对每个样本x,选择能使后验概率P(C|x)( )的类别标记。选项: A:最小 B:与先验概率相同 C:小于先验概率 D:最大
9.
下面关于贝叶斯估计的说法中错误的是选项: A:最大似然估计与贝叶斯估计的思想是相同的,只不过采用的方法不同。 B:贝叶斯估计的方法类似于贝叶斯决策,也需要定义损失函数。 C:贝叶斯估计也需要一个训练样本集,利用训练样本集来找出估计参数,限制条件是使得损失函数最小。 D:贝叶斯估计需要事先确定待估计参数的先验分布
10.
在上一道判断题的基础上,损失函数分别为:L11=0,L21=1,L22=0,L12=10,则按最小风险贝叶斯决策,该细胞属于正常细胞。选项: A:正确; B:错误
11.
【单选题】下面关于贝叶斯估计的说法中错误的是 A. 最大似然估计与贝叶斯估计的思想是相同的,只不过采用的方法不同。 B. 贝叶斯估计的方法类似于贝叶斯决策,也需要定义损失函数。 C. 贝叶斯估计也需要一个训练样本集,利用训练样本集来找出估计参数,限制条件是使得损失函数最小。 D. 贝叶斯估计需要事先确定待估计参数的先验分布
12.
下面有关朴素贝叶斯算法的认识错误的是?选项: A:与决策树算法不同,朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别。; B:朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法。; C:朴素贝叶斯模型需要先确定特征,并根据样本计算相关的先验概率,再计算特征条件下的分类变量的后验概率。; D:朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景。
13.
有关朴素贝叶斯算法的叙述正确的是( )选项: A:朴素贝叶斯算法是一种精确的分类算法; B:采用朴素贝叶斯分类算法将一个样本分到某个类别中,表示它100%属于该类别; C:朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法; D:以上都不对
14.
有关朴素贝叶斯算法的叙述正确的是( ) 选项: A、朴素贝叶斯算法是一种精确的分类算法 B、采用朴素贝叶斯分类算法将一个样本分到某个类别中,表示它100%属于该类别 C、朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法 D、以上都不对
15.
有关朴素贝叶斯算法的叙述正确的是( )选项: A:朴素贝叶斯算法是一种精确的分类算法; B:采用朴素贝叶斯分类算法将一个样本分到某个类别中,表示它100%属于该类别; C:朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法; D:使用的描述属性是相关的
16.
最大最小原则是用来解决下列哪项条件下的决策问题( )。选项: A:不确定型; B:确定型; C:风险型; D:风险型或不确定型
17.
在数据服从正态分布的假定下,贝叶斯判别法和距离判别法是等价的。选项: A:正确; B:错误
18.
贝叶斯决策的理论依据就是。( )选项: A:贝叶斯公式 B:最大似然估计 C:概率 D:条件概率
19.
贝叶斯判别的思想
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