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下列关于分类方法的叙述正确的有（）。

A.Naïve Bayes（朴素贝叶斯）是一种概率分类器

B.SVM（支持向量机）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本

C.决策树基于树结构进行决策，从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则

D.SVM（支持向量机）和K-NN（K-近邻）都有模型的训练过程（构造分类模型）

答案

Naïve Bayes（朴素贝叶斯）是一种概率分类器;SVM（支持向量机）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本;决策树基于树结构进行决策，从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则

更多“下列关于分类方法的叙述正确的有（）。”相关的问题

第1题

以下（)属于线性分类器常用准则？

A.Fisher准则

B.感知器准则函数

C.支持向量机

D.贝叶斯分类

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第2题

以贝叶斯/概率公式和特征条件独立假设为基础的朴素贝叶斯分类器，正确的说法包括（）。

A.是一种概率分类器

B.利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算

C.所谓“朴素”假设，即是简单样本的假设

D.所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设

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第3题

可以利用概率统计方法估计数据的分布参数，再进一步估计待测试数据的概率，以此来实现贝叶斯分类

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第4题

可以利用概率统计方法估计数据的分布参数，再进一步估计待测试数据的概率，以此来实现贝叶斯分类

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第5题

最大似然分类法是基于的分类误差概率最小的分类方法。

A.最小距离准则

B.贝叶斯准则

C.最大相似性准则

D.高斯准则

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第6题

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第7题

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第8题

支持向量机分类方法的基本思路是将低维空间中的待分类点，通过升到n维空间，以最大化所要区分类别之间的相似程度。

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第9题

支持向量机的基本思想是什么？解决什么分类问题？

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第10题

朴素贝叶斯的一个有趣的特征是，它适用于非常大的数据集。

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