朴素贝叶斯分类基于后验概率的贝叶斯定理，它嘉定类条件成立，一个属性值对给定类的影响独立于其他属性的值。（)

A.联合概率

B.边际概率

C.条件概率

D.后验概率

A.网络结构

B.先验概率

C.条件概率表

D.后验概率

A.C4.5

B.KNN

C.朴素贝叶斯

D.人工神经网络

A.支持向量机

B.朴素贝叶斯

C.决策树

D.K邻近算法

A.贝叶斯定理是关于特定事件A和B的条件概率的一则定理。其中P(A|B)是在A发生的情况下B发生的可能性

B.贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性

C.贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在A发生的情况下B发生的可能性

D.贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是AB同时发生的可能性