当样本的类条件概率是正态分布且各类同分布的情况下，最小错误率贝叶斯分类器是线...

判断题当样本的类条件概率是正态分布且各类同分布的情况下，最小错误率贝叶斯分类器是线性分类器。

1.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

2.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

3.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

4.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

5.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

6.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

7.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

8.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

9.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

10.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