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朴素贝叶斯算法用于分类时,根据什么计算后验概率?
选项:
A: 条件概率
B: 先验概率
C: 后验概率
D: 边缘概率
概率
贝斯
先验
发布时间:
2024-06-04 10:19:42
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1.
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
2.
贝叶斯网络由两部分组成,分别是 选项: A:网络结构$;$先验概率$;$后验概率$;$条件概率表 B:网络结构$;$先验概率$;$后验概率$;$条件概率表 C:网络结构$;$先验概率$;$后验概率$;$条件概率表 D:网络结构$;$先验概率$;$后验概率$;$条件概率表 E:网络结构$;$先验概率$;$后验概率$;$条件概率表 F:网络结构$;$先验概率$;$后验概率$;$条件概率表
3.
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
4.
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。 选项: A:决策树 B:规则分类 C:最近邻分类 D:朴素贝叶斯分类
5.
贝叶斯判别进行决策时,它的依据是( )。选项: A:先验概率 B:分布函数 C:后验概率 D:条件概率
6.
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。
7.
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
8.
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
9.
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
10.
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
11.
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
12.
贝叶斯决策是根据( )进行决策的一种方法。中] 选项: A:边际概率 B:后验概率 C:先验概率 D:极大似然概率
13.
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 E:nan
14.
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
15.
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
16.
关于先验概率和后验概率,正确的有( )。 选项:A:先验概率由是由历史的经验和资料数据给出的 B:后验概率是条件概率 C:后验概率是对先验概率的校正和再认识 D:后验概率是认识问题的不断循环反复
17.
贝叶斯决策是依据()的进行决策的方法。 A: 联合概率 B: 边际概率 C: 条件概率 D: 后验概率
18.
(单选题,1.0分)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
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