数据融合的主要方法是()。A、优选法B、贝叶斯估计法C、统计决策理论D、神经网络方法

第1题：

155、可以利用概率统计方法估计数据的分布参数，再进一步估计待测试数据的概率，以此来实现贝叶斯分类

第2题：

贝叶斯估计的方法类似于贝叶斯决策，也需要定义损失函数。

第3题：

3、在数据不完备时，贝叶斯网络的参数学习方法有：

A．高斯逼近

B．最大似然估计方法

C．蒙特卡洛方法

D．拉普拉斯近似

第4题：

可以利用概率统计方法估计数据的分布参数，再进一步估计待测试数据的概率，以此来实现贝叶斯分类

第5题：

下面有关贝叶斯网络认识错误的是？

A．贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足。

B．贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。

C．贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。

D．贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。