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更多“朴素贝叶斯分类器是一类线性回归的技术，它基于把贝叶斯定理运用…”相关的问题
第1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
第3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
第4题
根据DPI话单数据，如果希望基于用户对于一些视频文件访问的相似性或者关联性进行推荐，一般应该采用（）算法进行建模分析。
A.朴素贝叶斯算法
B.协同过滤算法或Apriori算法
C.Kmeans算法
D.线性回归算法
第5题
sklearn.naivebayes模块实现了朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理和特征独立性假设的监督学习方法，下列哪个模型不是朴素贝叶斯分类器的模型（）。
A.BernoulliNB（）
B.GaussianN（）
C.NeighborsNB（）
D.MultinomialNB（）
第8题
如果使用线性回归模型，下列说法正确的是（）。
A.检查异常值是很重要的，因为线性回归对离群效应很敏感
B.线性回归分析要求所有变量特征都必须具有正态分布
C.线性回归假设数据中基本没有多重共线性
D.以上说法都不对
