贝叶

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贝叶

1.朴素贝叶斯的一个有趣的特征是，它适用于非常大的数据集。（）2.贝叶斯网络会模拟所有事件的概率。3.描述贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法4.什么是贝叶斯概率？描述一下计算过程5.我们不是想要绝对零误差，而是设置一个称为贝叶斯误差的度量。使用贝叶斯误差的原因是什么（）6.贝叶斯网络是（）首先提出来的。7.贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。8.朴素贝叶斯模型的英文名称为（）9.在如下的贝叶斯定理公式中，其中哪一部分称为先验概率。（）10.关于全概率公式和贝叶斯公式的论述，以下说法正确的有（）11.朴素贝叶斯分类中得到条件概率的方法错误的是（）。12.朴素贝叶斯分类基于贝叶斯定理的一种分类方法。13.下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是（）14.朴素贝叶斯的优点不包括（）15.关于朴素贝叶斯，下列说法错误的是：（）16.朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能良好。而在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。17.朴素贝叶斯对缺失数据较敏感。18.逻辑回归是生成模型，朴素贝叶斯是判别模型19.逻辑回归和朴素贝叶斯都有对属性特征独立的要求20.朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。