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【多选题】
朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤包括
A.
定问题:确定为分类(类标签已知)问题
B.
算概率:计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
C.
比大小:计算后验概率,归入最大后验概率类
题目标签:
分类器
朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类器
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参考答案:
参考解析:
刷刷题刷刷变学霸
举一反三
【单选题】如下哪些不是最近邻分类器的特点。 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测,不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
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【判断题】朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】下列选项中,最常见的评价分类器好坏的指标是()。
A.
准确率(auc)
B.
精确度(precision)
C.
召回率(recall)
D.
F值
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【简答题】试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。
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【简答题】卧式分类器的操作过程。
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【多选题】如下哪些不是基于规则分类器的特点,()。
A.
规则集的表达能力远不如决策树好
B.
基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分,并将类指派到每个划分
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
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【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:()
A.
选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型,生成预测结果;
D.
根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能。
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【判断题】Adaboost算法的核心思想是下一个分类器更关注上一轮分错的样本。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为()。
A.
组合(ensemble)
B.
聚集(aggregate)
C.
合并(combination)
D.
投票(voting)
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【判断题】在光学字符识别中,使用分类器字符分类得到识别结果。
A.
正确
B.
错误
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