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[主观题]

NaveBayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是（)A.各类别的先验概

NaveBayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是()

A.各类别的先验概率P(C)是相等的

B.以0为均值，sqr(2)/2为标准差的正态分布

C.特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量

D.P(X|C)是高斯分布

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第1题

在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计()

A.EM算法

B.维特比算法

C.前向后向算法

D.极大似然估计

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第2题

假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中不正确的是?

A.模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低

B.如果所有特征都被重复一遍，得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样

C.当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题

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第3题

以下哪些方法不可以直接来对文本分类?

A.Kmeans

B.决策树

C.支持向量机

D.KNN

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第4题

已知一组数据的协方差矩阵P,下面关于主分量说法错误的是()

A.主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解,在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小

B.在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵

C.主分量分析就是K-L变换

D.主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到

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