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对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,()考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记
发布时间:
2024-06-26 20:59:13
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1.
对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,( )考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 A: 决策树 B: 支持向量机 C: 聚类 D: 贝叶斯决策论
2.
对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,()考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 选项: A:支持向量机 B:聚类 C:决策树 D:贝叶斯决策论
3.
对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,()考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。A.支持向量机B.贝叶斯决策论C.决策树D.聚类
4.
单选题:对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,()考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。选项:A:贝叶斯决策论B:决策树C:支持向量机D:聚类
5.
对于分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下,(__)考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 选项: A:支持向量机 B:间隔最大化 C:线性分类器 D:贝叶斯决策论
6.
单选题:对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,()考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。选项: 选项: A:贝叶斯决策论 B:决策树 C:支持向量机 D:聚类
7.
所有相关概率都已知的理想情形下,贝叶斯决策考虑如何基于()来选择最优的类别标记。选项: A:概率 B:信息增益 C:准确率 D:误判损失
8.
最小错误概率准则的基本思想是:先验概率已知,正确判决不付出代价,错误判决代价相等的情况下,使平均错误概率最小的准则。( )选项: A:对 B:错
9.
对一个测试样本,朴素贝叶斯分类器如何得到预测结果? 选项: A、计算样本属于各个类的概率,选择概率最大的类 B、计算样本属于各个类的概率,选择概率最小的类 C、只能得到几个概率值,具体类别无法判断 D、可得到一个概率值,即属于该类
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