Nave Bayes(朴素贝叶斯)是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是( ) A. 各类别的先验概率PC是相等的 B. 以0为均值,sqr2/2为标准差的正态分布 C. 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量 D. PX|C是高斯分布 相关知识点: ...
C均值聚类(更常用的叫法是K均值算法,K-means clustering)是经典的非监督数据处理方法。实验目的在于加深学生对C均值聚类原理的理解、掌握的算法的实现过程,体会其在模式识别中的作用。 1实验原理 设定C个类别并选取C个初始聚类中心,按最小距离原则将各样本分配到C类中的某一类;之后不断地计算各类中心并调整各样本...
下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是A.相邻两个决策区域的决策面上的判别函数值是相等的。B.多类问题的贝叶斯分类器中包含多个判别函数。C.两类问题的贝叶斯分类器中可以只用
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Nave Bayes(朴素贝叶斯)是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是( )A.各类别的先验概率P(C)是相等的B.以0为均值,sqr
朴素贝叶斯分类器 上述式子还存在一个问题:类条件概率P(x | c)是在是在所有属性上的联合概率,难以从有限的训练样本上直接估计而得。朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设”:对已知的类别,假设所有的属性相互独立。 其中d为属性数目,xi表示x在第i个属性上的取值。 于是,朴素贝叶斯分类器的表达式为: 其中,...
百度试题 结果1 题目朴素贝叶斯分类器为( ) A. 生成模型 B. 判别模型 C. 统计模型 D. 预算模型 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
4.3树增广朴素贝叶斯分类器 4.4平均独依赖估测器 4.5加权平均独依赖估测器 5.贝叶斯网 5.1贝叶斯网络 B(G,P) 5.2利用条件独立降低计算复杂度 5.3贝叶斯网对应的“分布” 1.贝叶斯学派 贝叶斯决策论是在概率框架下进行决策的基本方法之一,更是统计模式识别的主要方法之一。
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