做蛋糕的网站,最近新闻大事,企业网站建设方案新闻,重庆建设网站的公司哪家好#xff08;一#xff09;单选题
1.假设会开车的本科生比例是15%#xff0c;会开车的研究生比例是23%。若在某大学研究生占学生比例是20%#xff0c;则会开车的学生是研究生的概率是多少#xff1f; A:80%B:16.6% C:23% D:15%
2.下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是…一单选题
1.假设会开车的本科生比例是15%会开车的研究生比例是23%。若在某大学研究生占学生比例是20%则会开车的学生是研究生的概率是多少 A:80%B:16.6% C:23% D:15%
2.下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是 A:朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论数学基础坚实B:朴素贝叶斯模型无需假设特征条件独立 C:朴素贝叶斯处理过程简单分类速度快 D:朴素贝叶斯对小规模数据表现较好
3.以下算法不属于生成模型 ( ) A:朴素贝叶斯模型 B:混合高斯模型 C:隐马尔科夫模型D:支持向量机
4.关于拉普拉斯平滑说法正确的是A:避免了出现概率为0的情况 B:加上拉普拉斯平滑有助于提高学习性能 C:会使得最终结果可能大于1 D:以上说法都不对
5.假设X和Y都服从正态分布那么P(X5,Y0)就是一个 表示X5,Y0两个条件同时成立的概率即两个事件共同发生的概率。 A:先验概率 B:后验概率C:联合概率 D:以上说法都不对
6.以下算法属于判别模型的是 A:朴素贝叶斯模型 B:深度信念网络 C:隐马尔科夫模型D:线性回归
7.以下算法属于判别模型的是
A:朴素贝叶斯模型 B:深度信念网络 C:隐马尔科夫模型D:线性回归 8. 朴素贝叶斯的优点不包括 A:算法逻辑简单,易于实现 B:分类过程中时空开销小 C:对缺失数据不太敏感算法也比较简单常用于文本分类D:朴素贝叶斯模型对输入数据的表达形式很敏感
9.市场上某商品来自两个工厂它们市场占有率分别为60%和40%有两人各自买一件则买到的来自不同工厂之概率为( )。 A:0.5 B:0.24C:0.48 D:0.3
10.以A表示事件甲种产品畅销乙种产品滞销则其对立事件A为 A:甲种产品滞销乙种产品畅销 B:甲乙两种产品均畅销 C:甲种产品滞销D:甲种产品滞销或乙种产品畅销
11.关于朴素贝叶斯下列说法错误的是 A:它是一个分类算法 B:朴素的意义在于它的一个天真的假设所有特征之间是相互独立的 C:它实际上是将多条件下的条件概率转换成了单一条件下的条件概率简化了计算D:朴素贝叶斯不需要使用联合概率
12.掷二枚骰子事件A为出现的点数之和等于3的概率为 A:1/11B:1/18 C:1/6 D:都不对
12、 问题:公司里有一个人穿了运动鞋推测是男还是女已知公司里男性30人女性70人男性穿运动鞋的有25人穿拖鞋的有5人女性穿运动鞋的有40人穿高跟鞋的有30人。则以下哪项计算错误 选项 A:p(男运动鞋)0.25 B:p(女运动鞋)0.4 C:p(运动鞋男性)25/30D:p运动鞋女性)0.4 二判断题 1.根据以往经验和分析得到的概率。在这里我们用P(Y)来代表在没有训练数据前假设Y拥有的初始概率因此称其为Y的后验概率它反映了我们所拥有的关于Y的背景知识。 答案: 【错误】 2.朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立这个假设在实际应用中往往是不成立的在属性相关性较小时朴素贝叶斯性能良好。而在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时分类效果不好。 答案: 【正确】 15.朴素贝叶斯对缺失数据较敏感。 答案: 【正确】 16.判别模型所学内容是决策边界。 答案: 【正确】 17.逻辑回归是生成模型朴素贝叶斯是判别模型 答案: 【错误】 18、 问题:逻辑回归和朴素贝叶斯都有对属性特征独立的要求 答案: 【错误】 19、 问题:朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。 答案: 【正确】 20、 问题:朴素贝叶斯适用于小规模数据集逻辑回归适用于大规模数据集。 答案: 【错误】 三问答题
1.朴素贝叶斯与逻辑回归的区别是什么 定义与原理 逻辑回归是一个用于预测目标变量为二分类或多分类的概率的线性模型。 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和特定假设特征之间相互独立的一种分类方法。 假设与模型 逻辑回归假设特征与输出log-odds之间存在线性关系。 朴素贝叶斯假设特征之间是条件独立的即给定目标值时一个特征的存在不会影响其他特征的存在。 适用场景 逻辑回归当特征与输出之间的关系可以近似为线性关系时逻辑回归通常表现得较好。 朴素贝叶斯在文本分类、垃圾邮件识别等需要特征独立性假设的场景中表现良好。 参数估计 逻辑回归通常使用极大似然估计来确定参数。 朴素贝叶斯使用先验概率和似然来估计后验概率。 模型表现 逻辑回归当特征数量很大或存在多重共线性时可能需要正则化来防止过拟合。 朴素贝叶斯虽然其“朴素”的假设在许多实际应用中不成立但它在许多情况下仍然表现得很好。 实际应用 逻辑回归广泛应用于金融、医疗、社交媒体等领域的分类问题。 朴素贝叶斯在文本处理、情感分析、垃圾邮件过滤等领域有广泛的应用。 2.朴素贝叶斯“朴素”在哪里 朴素贝叶斯Naive Bayes是一种基于贝叶斯定理的分类技术它的名称中的“朴素”是指其一个核心假设特征之间是条件独立的。即给定类别标签后一个特征的出现不会影响其他特征的出现。“朴素”是假设了特征之间是同等重要、相互独立、互不影响的但是在我们的现实社会中属性之间并不是都是互相独立的有些属性也会存在性所以说朴素贝叶斯是一种很“朴素”的算法。 具体来说在许多实际情况中特征之间确实存在某种依赖关系或关联。例如在文本分类中某些词的出现可能与其他词的出现有关。然而尽管这个假设看起来过于简化朴素贝叶斯分类器在很多应用中都表现得相当好。 这个简化的假设带来了计算上的便利性。假设特征是条件独立的意味着我们可以简单地将每个特征的概率相乘而不需要担心它们之间的复杂交互。 总的来说“朴素”在朴素贝叶斯中是指它对特征间关系的简化假设即认为所有特征都是条件独立的。这是一个在很多实际情况下并不完全成立的假设但这种方法经常在实际应用中得到令人满意的结果。 3.在估计条件概率P((X|Y)时出现概率为0的情况怎么办 引入拉普拉斯平滑法 4.何为朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种简单但强大的分类算法它基于贝叶斯定理并考虑到了特征的条件独立性。朴素贝叶斯被广泛应用于垃圾邮件检测、文本分类、情感分析等任务。 补充 贝叶斯定理 贝叶斯定理描述了随机事件A和B之间的概率关系。数学表示为 P(A∣B)P(B)P(B∣A)P(A) 在分类任务中 A 通常是类别标签而 B 是给定的数据或特征。 特征的条件独立性 朴素贝叶斯分类器的“朴素”之处在于它假设给定类别标签后所有特征都是条件独立的。这意味着如果你有一个数据点的多个特征那么这些特征之间不会相互影响。这种假设简化了计算尽管在现实世界中特征间可能存在关联。 模型训练 为了训练一个朴素贝叶斯分类器你首先需要计算每个类别的先验概率即在没有任何其他信息的情况下某个类别出现的概率以及给定某个类别时每个特征的概率。 预测 对于一个新的数据点朴素贝叶斯分类器计算它属于每个类别的后验概率并选择概率最高的类别作为预测结果。 应用场景 朴素贝叶斯在特定的应用中效果非常好特别是在文本分类任务中。例如判断一封电子邮件是不是垃圾邮件、对产品评论进行情感分析等。 总之朴素贝叶斯是一个基于贝叶斯定理的分类方法其“朴素”是因为它假设所有特征在给定类别标签的条件下是独立的。尽管这种假设在许多真实情境中并不完全成立但朴素贝叶斯在很多任务上都能得到相当不错的结果。
