多项选择题贝叶斯分类器的训练,就是从样本集数据中估计出()。
A.先验概率
B.类条件概率
C.后验概率
D.全概率
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
1.多项选择题以下哪些预测问题可以用贝叶斯分类器来处理?()
A.天气预报
B.股票预测
C.彩票号码预测
D.分子运动方向预测
2.多项选择题下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是?()
A.先验概率已知,以新获得的信息对先验概率进行修正
B.分类决策存在错误率
C.先验概率未知,以新获得的信息对先验概率进行修正
D.分类决策不存在错误率
3.多项选择题以下哪些是K近邻分类器的优化算法?()
A.快速K近邻算法
B.压缩近邻法
C.最近邻算法
D.K近邻算法
4.单项选择题同一个训练集,最近邻分类的错误率不会低于()的错误率。
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
5.单项选择题最近邻方法属于()。
A.非参数化方法
B.参数化方法
C.结构聚类算法
D.句法模式识别
6.单项选择题极大似然估计中,使用对数似然函数是为了()。
A.便于似然函数求导
B.将求极大值问题转化为求极小值问题
C.提高似然函数灵敏度
D.便于似然函数求和
7.单项选择题对于需要考虑分类决策带来的损失的模式识别问题,应当使用()。
A.最小风险贝叶斯分类
B.最小错误率贝叶斯分类
C.朴素贝叶斯分类
D.半朴素贝叶斯分类
8.单项选择题在不知道类条件概率分布的情况下,要进行错误率最小的分类决策,应当依据?()
A.先验概率
B.后验概率
C.特征值大小
D.类条件概率
9.单项选择题贝叶斯分类器一定需要知道准确的先验概率吗?()
A.不需要,因为新的信息会逐步修正先验概率
B.需要,因为后验概率计算需要使用先验概率
C.不需要,因为后验概率的计算与先验概率无关
D.其余3种说法都不对
10.单项选择题事件A(结果A )出现后,各不相容的条件B存在的概率称为()。
A.后验概率
B.先验概率
C.类条件概率
D.全概率
最新试题
过拟合不会影响分类模型的泛化能力。
题型:判断题
k-近邻法中k的选取一般为偶数。
题型:判断题
在进行交叉验证时,一般让临时训练集较大,临时测试集较小,这样得到的错误率估计就更接近用全部样本作为训练样本时的错误率。
题型:判断题
当各类的协方差矩阵不等时,决策面是超二次曲面。
题型:判断题
神经网络的模型受到哪些因素的影响?()
题型:多项选择题
利用神经网络对两类问题进行分类时,可以用一个输出节点来实现。
题型:判断题
C均值聚类算法对噪声和孤立点不敏感。
题型:判断题
fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。
题型:判断题
贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量,要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计。
题型:判断题
在监督模式识别中,分类器的形式越复杂,对未知样本的分类精度就越高。
题型:判断题