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朴素贝叶斯的一个有趣的特征是，它适用于非常大的数据集。

题目

朴素贝叶斯的一个有趣的特征是，它适用于非常大的数据集。

相似考题

1.下面不是分类的常用方法的有()A、K近邻法B、朴素贝叶斯C、决策树D、条件随机场

2.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

3.下列属于朴素贝叶斯缺点的是()。A.对缺失数据不太敏感B.分类效果不稳定C.先验模型可能导致结果不佳D.不适合增量式训练

4.对于PCA(主成分分析)转化过的特征,朴素贝叶斯的”不依赖假设”总是成立,因为所有主要成分是正交的,这个说法是()A.正确的B.错误的

更多“朴素贝叶斯的一个有趣的特征是，它适用于非常大的数据集。”相关问题

  • 第1题：

    对应于完全信息动态博弈的均衡是（）。

    • A、纳什均衡
    • B、子博弈精炼纳什均衡
    • C、贝叶斯纳什均衡
    • D、精炼贝叶斯纳什均衡

    正确答案:B

  • 第2题：

    如果叶贝斯网络的各个结点都没有任何证据，从历史数据中如何用两种不同的方法得到各个结点的发生概率？


    正确答案:可以用两种方式从历史数据中得到各个节点的发生概率：
    （1）用各节点的发生次数除以总的数据条数，就是各个节点的发生概率。
    （2）首先，用第一种方法计算原因节点的发生概率，然后计算原因节点到中间节点或结果节点的条件概率，最后根据原因节点的概率和这些条件概率计算结果节点的概率。

  • 第3题：

    贝叶斯信念网络（BBN）有如下哪些特点，（）。

    • A、构造网络费时费力
    • B、对模型的过分问题非常鲁棒
    • C、贝叶斯网络不适合处理不完整的数据
    • D、网络结构确定后，添加变量相当麻烦

    正确答案:A,B

  • 第4题：

    什么叫贝叶斯决策？如何进行贝叶斯决策？


    正确答案: 利用贝叶斯定理求的后验概率，据以进行决策的方法，称为贝叶斯决策。
    步骤：
    1进行预后验分析，决定是否值得搜集补充资料以及从补充资料可能得到的结果和如何决定最优对策；
    2搜集补充资料，取得条件概率，包括历史概率和逻辑概率，对历史概率要加以检验，辨明其是否适合计算后验概率；
    3用概率的乘法定律计算联合概率，用概率的加法定理计算边际概率，用贝叶斯定理计算后验概率；
    4用后验概率进行决策分析。

  • 第5题：

    当决策者追求总平均收益最大时，他遵循贝叶斯法则是合理的；但当他追求总收益最大时，贝叶斯法则却不再合理。


    正确答案:正确

  • 第6题：

    大数据一个非常明显的特征是它包含了大量的富媒体的数据。


    正确答案:正确

  • 第7题：

    以下属于结构式观察的范例的是（）

    • A、贝尔斯观察
    • B、贝叶斯观察
    • C、贝尔观察
    • D、贝斯观察

    正确答案:A

  • 第8题：

    贝叶斯统计的基础是（）的概念。


    正确答案:条件概率

  • 第9题：

    问答题
    什么叫贝叶斯决策？如何进行贝叶斯决策？

    正确答案： 利用贝叶斯定理求的后验概率，据以进行决策的方法，称为贝叶斯决策。
    步骤：
    1进行预后验分析，决定是否值得搜集补充资料以及从补充资料可能得到的结果和如何决定最优对策；
    2搜集补充资料，取得条件概率，包括历史概率和逻辑概率，对历史概率要加以检验，辨明其是否适合计算后验概率；
    3用概率的乘法定律计算联合概率，用概率的加法定理计算边际概率，用贝叶斯定理计算后验概率；
    4用后验概率进行决策分析。
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    单选题
    以下属于结构式观察的范例的是（）
    A

    贝尔斯观察

    B

    贝叶斯观察

    C

    贝尔观察

    D

    贝斯观察


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    对应于不完全信息动态博弈的均衡是（）。
    A

    纳什均衡

    B

    子博弈精炼纳什均衡

    C

    贝叶斯纳什均衡

    D

    精炼贝叶斯纳什均衡


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    多选题
    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


    正确答案： C,A
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    朴素贝叶斯分类是基于（）假设。


    正确答案:类条件独立

  • 第14题：

    贝叶斯网络的三个主要议题是什么？


    正确答案:贝叶斯网络的3个主要议题分别是：预测、诊断和历史数据训练。

  • 第15题：

    以下算法中对缺失值敏感的有（）

    • A、ogistic回归
    • B、SVM算法
    • C、CART决策树
    • D、朴素贝叶斯

    正确答案:A,B

  • 第16题：

    贝叶斯决策


    正确答案:通过样本，结合先验信息，利用贝叶斯的后验概率公式所作的决策。

  • 第17题：

    对应于不完全信息动态博弈的均衡是（）。

    • A、纳什均衡
    • B、子博弈精炼纳什均衡
    • C、贝叶斯纳什均衡
    • D、精炼贝叶斯纳什均衡

    正确答案:D

  • 第18题：

    为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的？简述朴素贝叶斯分类优缺点。


    正确答案:基于贝叶斯定理的推断需要大量训练数据以覆盖类条件概率空间，引入了很大开销。朴素贝叶斯分类做了类条件独立假设，大幅降低了计算开销。他的优点是容易实现并在大多数情况下可以取得较好的结果；他的缺陷是类条件独立在实际应用缺乏准确性，因为变量之间经常存在依赖关系，这种依赖关系影响了朴素贝叶斯分类器的准确性。

  • 第19题：

    贝叶斯判别规则


    正确答案: 把特征向量X落入某类集群wi的条件概率平P（wi/X）当成分类判别函数，把X落入某集群的条件概率最大的类为X的分类这种判别规则叫贝叶斯判别规则

  • 第20题：

    填空题
    贝叶斯统计的基础是（）的概念。

    正确答案： 条件概率
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    名词解释题
    贝叶斯判别规则

    正确答案： 把特征向量X落入某类集群wi的条件概率平P（wi/X）当成分类判别函数，把X落入某集群的条件概率最大的类为X的分类这种判别规则叫贝叶斯判别规则
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    名词解释题
    贝叶斯决策

    正确答案： 通过样本，结合先验信息，利用贝叶斯的后验概率公式所作的决策。
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    多选题
    以下算法中对缺失值敏感的有（）
    A

    ogistic回归

    B

    SVM算法

    C

    CART决策树

    D

    朴素贝叶斯


    正确答案： B,A
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    多选题
    贝叶斯信念网络（BBN）有如下哪些特点（）
    A

    构造网络费时费力

    B

    对模型的过分问题非常鲁棒

    C

    贝叶斯网络不适合处理不完整的数据

    D

    网络结构确定后，添加变量相当麻烦


    正确答案： C,D
    解析： 暂无解析

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