为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的？简述朴素贝叶斯分类优缺点。
第1题：
对于PCA(主成分分析)转化过的特征,朴素贝叶斯的”不依赖假设”总是成立,因为所有主要成分是正交的,这个说法是()
A.正确的
B.错误的
第2题：
下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法?()
A 判定树归纳
B 贝叶斯分类
C 后向传播分类
D 基于案例的推理
第3题：
A、K近邻法
B、朴素贝叶斯
C、决策树
D、条件随机场
第4题：
简述贝叶斯决策方法中预后验分析的内容和作用？
第5题：
A.随机森林
B.朴素贝叶斯
C.支持向量机
D.k近邻法
第6题：
下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法?()
A判定树归纳
B贝叶斯分类
C后向传播分类
D基于案例的推理
第7题：
A.朴素贝叶斯分类方法可以跟决策树和神经网络算法相媲美
B.一种非常成熟的统计学分类方法
C.主要用来确定群组内部和群租间的相似度和相异度
D.主要用于分类问题的归类等
第8题：
以下()不属于线性分类器最佳准则?
A.感知准则函数
B.贝叶斯分类
C.支持向量机
D.Fisher准则
第9题：
A.对缺失数据不太敏感
B.分类效果不稳定
C.先验模型可能导致结果不佳
D.不适合增量式训练
第10题：
对应于完全信息动态博弈的均衡是（）。