进行朴素贝叶斯分类的准备工作中,最先要确定的是
A: 先验概率
B: 特征属性
C: 后验概率
D: 特征关系
A: 先验概率
B: 特征属性
C: 后验概率
D: 特征关系
举一反三
- 进行朴素贝叶斯分类的准备工作中，最先要确定的是
- 下面有关朴素贝叶斯算法的认识错误的是？ A: 与决策树算法不同，朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别。 B: 朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法。 C: 朴素贝叶斯模型需要先确定特征，并根据样本计算相关的先验概率，再计算特征条件下的分类变量的后验概率。 D: 朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景。
- 使用先验概率和后验概率的分类算法是（）？ A: 决策树 B: 朴素贝叶斯 C: 支持向量机SVM D: BP神经网络
- 下面有关贝叶斯分类算法的认识错误的是() A: 贝叶斯分类算法是用贝叶斯公式计算样本属于各种类别的后验概率,以后验概率最大的为预测类别 B: 贝叶斯分类算法要求样本的特征必须是离散特征 C: 贝叶斯分类算法先根据训练样本计算相关的先验概率, 再计算待预测样本特征条件下的分类的后验概率 D: 贝叶斯分类算法可用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景
- 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。（ ）