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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

朴素贝叶斯的优点不包括( )

A.算法逻辑简单,易于实现

B.分类过程中时空开销小

C.对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类

D.朴素贝叶斯模型对输入数据的表达形式很敏感

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第1题
基于概率论的分类方法是哪个()。

A.支持向量机

B.朴素贝叶斯

C.决策树

D.K邻近算法

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第2题
如下哪些算法应属于分类算法?()

A.朴素贝叶斯算法

B.决策树算法

C.随机森林算法

D.逻辑回归算了

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第3题
如下哪个算法不属于聚类算法?()

A.均值聚类算法

B.最小哈希聚类算法

C.朴素贝叶斯算法

D.混合高斯聚类算法

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第4题
下列属于数据挖掘的分类算法的是()

A.Logistic回归(LogisticRegression,LR)

B.决策树(DecisionTree,DT)

C.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)

D.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)

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第5题
根据DPI话单数据,如果希望基于用户对于一些视频文件访问的相似性或者关联性进行推荐,一般应该采用()算法进行建模分析。

A.朴素贝叶斯算法

B.协同过滤算法或Apriori算法

C.Kmeans算法

D.线性回归算法

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第6题
集团集中性能管理KQI工单运营规范中,基于数据挖掘的KQI-KPI关联定界法,关联软硬采数据对无线侧问题进一步精确定位,建议数据挖掘应用方法有()。

A.NaiveBayes朴素贝叶斯算法

B.Pearson趋势关联分析+K-means自学习聚类

C.基于PNN的神经网络算法

D.k均值聚类算法

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第7题
对于需要考虑分类决策带来的损失的模式识别问题,应当使用()

A.最小风险贝叶斯分类

B.最小错误率贝叶斯分类

C.朴素贝叶斯分类

D.半朴素贝叶斯分类

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第8题
()的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息,从而既不需要进行完全联合概率计算,又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系。

A.贝叶斯判定准则

B.贝叶斯决策论

C.朴素贝叶斯分类器

D.半朴素贝叶斯分类器

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第9题
A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。()
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第10题
在mole中,以下哪些节点的父节点必须为特征和标签选择节点()?

A.数据拆分

B.朴素贝叶斯

C.逻辑回归

D.oneHot编码

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第11题
朴素贝叶斯分类法可以做类条件独立的朴素假定,既给定元组的类标号,假定属性值有条件地相互独立(即属性之间不存在依赖性关系)。()
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