散度JD是根据构造的可分性判据（）
A: 先验概率
B: 后验概率
C: 类概率密度
D: 几何距离
A: 先验概率
B: 后验概率
C: 类概率密度
D: 几何距离
C
举一反三
- 散度是根据（）构造的可分性判据。 A: 先验概率 B: 后验概率 C: 类概率密度 D: 信息熵 E: 几何距离
- 基于概率的可分性判据依据的是 A: 先验概率 B: 类条件概率密度 C: 后验概率 D: 特征空间的概率分布
- 很难通过大量数据直接估计的是 A: 先验概率 B: 类条件概率密度函数 C: 后验概率 D: 样本的概率分布
- 关于先验概率和后验概率，正确的有（ ）。 A: 先验概率由是由历史的经验和资料数据给出的 B: 后验概率是认识问题的不断循环反复 C: 后验概率是对先验概率的校正和再认识 D: 后验概率是条件概率
- 贝叶斯分类器的训练，是从样本集数据中估计出____。 A: 先验概率 B: 类条件概率 C: 后验概率 D: 全概率
内容
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贝叶斯决策是由先验概率和类条件概率，推导后验概率，然后利用这个概率进行决策。（ ）
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贝叶斯分类器的训练，就是从样本集数据中估计出____。 A: 先验概率 B: 类条件概率 C: 后验概率 D: 全概率
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贝叶斯分类器的训练，就是从样本集数据中估计出____。 A: 先验概率 B: 类条件概率 C: 后验概率 D: 全概率
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马尔可夫预测法中的状态转移概率是（） A: 主观概率 B: 先验概率 C: 后验概率 D: 条件概率
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先验概率与后验概率一定不相同