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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

关于贝叶斯网络,说法错误的是()。

A.是由有向有环图构成

B.每个节点代表一个“事件”

C.贝叶斯网络是基于概率推理的模型

D.表示起因的假设和表示结果的数据均用结点表示

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第1题
构建贝叶斯网络过程需要经过构建有向无环图和计算图中有向边的条件概率表两个步骤。()
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第2题
下列模型属于机器学习生成式模型的是()。

A.朴素贝叶斯

B.隐马尔科夫模型

C.线性回归模型

D.深度信念网络

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第3题
分类规则的挖掘方法通常有:机器学习法、贝叶斯法、人工机器学习法、粗糙集法和遗传算法。()
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第4题
下列极大似然估计描述错误的是()。

A.极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式;

B.极大似然估计没有确定的概率分布形式;

C.概率模型的训练过程就是参数估计;

D.贝叶斯学派认为参数本身也有分布,是未观察的随机变量;

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第5题
以下说法正确的是()。

A.条件独立性假设不成立时,朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器

B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题

C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布,因此吉布斯采样算法的收敛速度很快

D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时,线性判别分析产生贝叶斯最优分类器

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第6题
不属于判别式模型的是()。

A.决策树

B.BP神经网络

C.支持向量机

D.贝叶斯

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第7题
()的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息,从而既不需要进行完全联合概率计算,又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系。

A.贝叶斯判定准则

B.贝叶斯决策论

C.朴素贝叶斯分类器

D.半朴素贝叶斯分类器

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第8题
不确定性风险估计可用的方法是()。

A.盈亏平衡分析

B.期望收益值最大

C.最小后悔值准则

D.贝叶斯概率法

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第9题
朴素贝叶斯算法不需要样本特征之间的独立同分布()。

A.对

B.错

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第10题
()是指为最小化总体风险,只需在每个样本上选择能使特定条件风险最小的类别标记。

A.支持向量机

B.间隔最大化

C.线性分类器

D.贝叶斯判定准则

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第11题
下列()算法更适合做时间序列建模。

A.CNN

B.决策树

C.LSTM

D.贝叶斯算法

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