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贝叶斯决策的理论依据就是。( )
选项:
A:贝叶斯公式
B:条件概率
C:概率
D:最大似然估计
理论依据
概率
贝斯
发布时间:
2024-06-19 21:01:04
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1.
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
2.
关于朴素贝叶斯的概率估计方法,以下说法错误的是: 选项: A:用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况 B:用极大似然估计一定不会出现所要估计的概率值为0的情况 C:解决这一问题的方法是采用贝叶斯估计 D:贝叶斯估计中,当λ=0时就是极大似然估计
3.
贝叶斯决策是根据( )A、似然概率B、先验概率C、边际概率D、后验概率
4.
下面有关贝叶斯网络认识错误的是?选项: 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。
5.
下面有关贝叶斯网络认识错误的是? 选项: 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。
6.
关于最大似然估计和贝叶斯参数估计,下列说法中不正确的是( )。 选项: A、贝叶斯参数估计是把参数当成服从某种先验概率分布的随机变量。 B、当样本数增加时,最大似然估计的收敛性质更好。 C、最大似然估计将参数看作不确定的量,其值也是未知的。 D、最大似然估计和贝叶斯参数估计均是将概率密度估计问题转化为参数估计问题。
7.
可以用来界定因果关系的是() 选项: A:贝叶斯公式$;$先验概率$;$后验概率$;$归纳逻辑 B:贝叶斯公式$;$先验概率$;$后验概率$;$归纳逻辑 C:贝叶斯公式$;$先验概率$;$后验概率$;$归纳逻辑 D:贝叶斯公式$;$先验概率$;$后验概率$;$归纳逻辑
8.
类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。选项: A:正确; B:错误
9.
贝叶斯决策是根据()进行决策的一种方法。A、似然概率B、先验概率C、边际概率D、后验概率
10.
贝叶斯决策是根据()进行决策的一种方法A、似然概率B、先验概率C、边际概率D、后验概率
11.
贝叶斯决策是根据( )进行决策的一种方法。 选项: A:似然概率 B:先验概率 C:边际概率 D:后验概率
12.
中国大学MOOC: 类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。
13.
类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。A.正确B.错误
14.
贝叶斯决策是根据( )进行决策的一种方法。 选项: A:A、极大似然概率 B: 、先验概率 C:、边际概率 D:、后验概率
15.
贝叶斯决策是根据( )进行决策的一种方法。 选项: A:极大似然概率 B:B 、先验概率 C:边际概率 D:后验概率
16.
下列极大似然估计描述错误的是 选项: A: 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量 B: 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量 C: 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量 D: 极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式$;$ 极大似然估计没有确定的概率分布形式$;$ 概率模型的训练过程就是参数估计$;$贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量
17.
贝叶斯决策是根据( )进行决策的一种方法。 选项: A:A、极大似然概率 B:B 、先验概率 C:C、边际概率 D:D、后验概率
18.
贝叶斯决策是根据()进行决策的一种方法A.似然概率B.先验概率C.边际概率D.后验概率
19.
单选题:贝叶斯决策是根据( )进行决策的一种方法。 选项: A: 极大似然概率 B: 先验概率 C: 边际概率 D: 后验概率
20.
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
21.
在朴素贝叶斯算法中,后验概率是指: 选项: A:先验概率乘以似然概率 B:先验概率除以似然概率 C:先验概率加上似然概率 D:先验概率减去似然概率
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