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【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
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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

【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

【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

【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

【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】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。

【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)
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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
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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
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A.
准确率(auc)
B.
精确度(precision)
C.
召回率(recall)
D.
F值
【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
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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
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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。
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【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
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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
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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。
【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.
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