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判别模型所学内容是决策边界。
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判别模型所学内容是决策边界。
A.正确
B.错误
正确答案：正确
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机器学习
边界
所学
时间：2021-12-29 13:26:26
上一篇：
朴素贝叶斯对缺失数据较敏感。
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逻辑回归是生成模型，朴素贝叶斯是判别模型
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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。
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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。
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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（）？
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掷二枚骰子，事件A为出现的点数之和等于3的概率为（）
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关于朴素贝叶斯，下列说法错误的是：（）
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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（）
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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（）。
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朴素贝叶斯的优点不包括（）
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以下算法属于判别模型的是（）
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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。
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关于拉普拉斯平滑说法正确的是（）
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以下算法不属于生成模型（）
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下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是（）
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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？
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逻辑回归的损失函数是交叉熵损失
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逻辑回归算法资源占用小，尤其是内存。
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逻辑回归的特征一定是离散的。
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Sigmoid函数的范围是（-1，1）
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逻辑回归分类的精度不够高，因此在业界很少用到这个算法
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逻辑回归的激活函数是Sigmoid。