大学职业搜题刷题APP
下载APP
首页
课程
题库模板
Word题库模板
Excel题库模板
PDF题库模板
医考护考模板
答案在末尾模板
答案分章节末尾模板
题库创建教程
创建题库
登录
创建自己的小题库
搜索
【多选题】
朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤包括
A.
定问题:确定为分类(类标签已知)问题
B.
算概率:计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
C.
比大小:计算后验概率,归入最大后验概率类
题目标签:
分类器
朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类器
如何将EXCEL生成题库手机刷题
如何制作自己的在线小题库 >
手机使用
分享
复制链接
新浪微博
分享QQ
微信扫一扫
微信内点击右上角“…”即可分享
反馈
收藏
举报
参考答案:
举一反三
【单选题】分类器欠拟合时( )
A.
训练误差较大
B.
泛化误差较大
C.
训练误差大,但泛化误差较小
D.
训练误差小,但泛化误差很大
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
【判断题】朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】下面()分类器速度快,适用于非常大的数据集合高维数据
A.
支持向量机
B.
线性回归
C.
贝叶斯
D.
决策树
查看完整题目与答案
【单选题】下列选项中,最常见的评价分类器好坏的指标是()。
A.
准确率(auc)
B.
精确度(precision)
C.
召回率(recall)
D.
F值
查看完整题目与答案
【单选题】线性SVM和一般线性分类器的区别主要是:( )。
A.
训练误差通常较低
B.
是否确保间隔最大化
C.
是否进行了空间映射
D.
是否能处理线性不可分问题
查看完整题目与答案
【简答题】试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
【单选题】怎样理解非完美分类的超平面分类器?
A.
允许小部分训练观测被误分。
B.
允许大部分训练观测被误分。
C.
两种说法都对。
D.
两种说法都不对。
查看完整题目与答案
【简答题】卧式分类器的操作过程。
查看完整题目与答案
【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)。
查看完整题目与答案
【简答题】一对一法分类器,k个类别需要多少个SVM:
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
数据挖掘工程师考试题目
【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
查看完整题目与答案
【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。
查看完整题目与答案
【判断题】Adaboost算法的核心思想是下一个分类器更关注上一轮分错的样本。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】在样本数目足够多的情况下,最近邻分类器的错误率在最坏的情况下是贝叶斯分类器错误率的两倍。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【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)
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
【判断题】在光学字符识别中,使用分类器字符分类得到识别结果。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
相关题目:
【单选题】分类器欠拟合时( )
A.
训练误差较大
B.
泛化误差较大
C.
训练误差大,但泛化误差较小
D.
训练误差小,但泛化误差很大
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
【判断题】朴素贝叶斯分类器对于小样本数据集效果不如决策树好。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】下面()分类器速度快,适用于非常大的数据集合高维数据
A.
支持向量机
B.
线性回归
C.
贝叶斯
D.
决策树
查看完整题目与答案
【单选题】下列选项中,最常见的评价分类器好坏的指标是()。
A.
准确率(auc)
B.
精确度(precision)
C.
召回率(recall)
D.
F值
查看完整题目与答案
【单选题】线性SVM和一般线性分类器的区别主要是:( )。
A.
训练误差通常较低
B.
是否确保间隔最大化
C.
是否进行了空间映射
D.
是否能处理线性不可分问题
查看完整题目与答案
【简答题】试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
【单选题】怎样理解非完美分类的超平面分类器?
A.
允许小部分训练观测被误分。
B.
允许大部分训练观测被误分。
C.
两种说法都对。
D.
两种说法都不对。
查看完整题目与答案
【简答题】卧式分类器的操作过程。
查看完整题目与答案
【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)。
查看完整题目与答案
【简答题】一对一法分类器,k个类别需要多少个SVM:
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
数据挖掘工程师考试题目
【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
查看完整题目与答案
【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。
查看完整题目与答案
【判断题】Adaboost算法的核心思想是下一个分类器更关注上一轮分错的样本。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】在样本数目足够多的情况下,最近邻分类器的错误率在最坏的情况下是贝叶斯分类器错误率的两倍。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【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)
查看完整题目与答案
【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
查看完整题目与答案
【判断题】在光学字符识别中,使用分类器字符分类得到识别结果。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
参考解析:
AI解析
重新生成
题目纠错 0
发布