当数据的先验分布假定为正态分布时，贝叶斯判别与正态分布等价
对
举一反三
内容
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在Lasso回归模型中，回归系数的先验分布是（ ）。 A: 正态分布与拉普拉斯的混合分布 B: 拉普拉斯分布 C: 正态分布 D: 指数分布
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在数据服从正态分布的假定下，贝叶斯判别法和距离判别法是等价的。 A: 正确 B: 错误
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与正态分布相比较，当K<0时，数据分布呈（）
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在扩展库sklearn.naive_bayes中提供了三种朴素贝叶斯算法，分别是伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、高斯朴素贝叶斯GaussianNB和多项式朴素贝叶斯MultinomialNB，分别适用于伯努利分布（又称二项分布或0-1分布）、高斯分布（也称正态分布）和多项式分布的数据集。
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当n→+∞时，卡方分布的极限分布是正态分布。