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【多选题】
朴素贝叶斯分类器的特征有:
A.
孤立的噪声点对该分类器的影响非常大。
B.
数据的缺失值影响不大；
C.
要求数据的属性是相互独立的；
D.
条件独立的假设可能不成立。
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举一反三
【单选题】如下哪些不是最近邻分类器的特点。 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
【多选题】如下哪些是最近邻分类器的特点 ( )
A.
它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
【单选题】空白处（26）应选择（） A．接纳控制器 B．调度器 C．分类器 D．路由选择协议
A.
IntServ 是Internet实现QoS的一种方式，它主要依靠（25），其实现资源预留的是（26）。
【多选题】如下哪些不是基于规则分类器的特点，（）。
A.
规则集的表达能力远不如决策树好
B.
基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
【单选题】不需要进行训练的分类器是
A.
最近邻Nearest neighbor
B.
决策树Decision tree
C.
人工神经网络Neutral network
D.
支持向量机Support vector machine
【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：()
A.
选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型，生成预测结果;
D.
根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。
【单选题】通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为（）。
A.
组合（ensemble）
B.
聚集（aggregate）
C.
合并（combination）
D.
投票（voting）
【单选题】根据J48分类器训练iris.arff所生产的决策树，当sepallength=4.4；sepalwidth=3.0；petallength=1.3；petalwidth=0.2时，分类的结果是（）。
A.
Iris-setosa
B.
Iris-versicolor
C.
Iris-virginica
D.
无法分类
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A.
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D.
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B.
分类一个测试样例开销很大
C.
最近邻分类器基于全局信息进行预测
D.
可以生产任意形状的决策边界
【单选题】空白处（26）应选择（） A．接纳控制器 B．调度器 C．分类器 D．路由选择协议
A.
IntServ 是Internet实现QoS的一种方式，它主要依靠（25），其实现资源预留的是（26）。
【多选题】如下哪些不是基于规则分类器的特点，（）。
A.
规则集的表达能力远不如决策树好
B.
基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分
C.
无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D.
非常适合处理类分布不平衡的数据集
【单选题】不需要进行训练的分类器是
A.
最近邻Nearest neighbor
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C.
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D.
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A.
选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;
B.
在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型;
C.
在训练样本上执行分类模型，生成预测结果;
D.
根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。
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A.
组合（ensemble）
B.
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合并（combination）
D.
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【单选题】根据J48分类器训练iris.arff所生产的决策树，当sepallength=4.4；sepalwidth=3.0；petallength=1.3；petalwidth=0.2时，分类的结果是（）。
A.
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B.
Iris-versicolor
C.
Iris-virginica
D.
无法分类
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