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[多选题]

朴素贝叶斯分类的优点()。

A.计算速度最快的算法

B.规则清楚易懂

C.独立事件的假设,大多数问题上不至于发生太大偏误

D.能应用于分类、聚类等多种问题

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第1题

以下哪些算法是基于规则的分类器()

A.C4.5

B.KNN

C.朴素贝叶斯

D.人工神经网络

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第2题

以下哪个不属于分类算法()

A.朴素贝叶斯

B.决策树

C.K均值算法

D.KNN算法

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第3题

朴素贝叶斯分类的缺点()。

A.仅适用于类别变量

B.仅能应用于分类问题

C.假设变量间为独立互不影响,因此使用时需要谨慎分析变量间的相关性

D.规则复杂难懂

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第4题

朴素贝叶斯方法的优点是什么()①朴素贝叶斯模型具有稳定的分类效率②在小规模数据上表现良好,可以处理多分类任务,并且适合增量训练,尤其是当数据量超过内存时,可以分批增量训练③对丢失数据不是很敏感,算法比较简单,经常用于文本分类

A.①②

B.②③

C.①③

D.①②③

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第5题

基于概率论的分类方法是哪个()。

A.支持向量机

B.朴素贝叶斯

C.决策树

D.K邻近算法

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第6题

朴素贝叶斯分类基于后验概率的贝叶斯定理。它假设类条件独立:一个属性值对给定类的影响独立于其他属性的值。()
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第7题

以下哪些算法是监督学习算法:()

A.朴素贝叶斯

B.LinearRegression

C.K-Means

D.支持向量机

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第8题

下列属于数据挖掘的分类算法的是()。

A.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)

B.Logistic回归(LogisticRegression,LR)

C.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)

D.决策树(DecisionTree,DT)

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第9题

下列属于数据挖掘的分类算法的是()

A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)

B.决策树(DecisionTree,DT)

C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)

D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)

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