L2正则化往往用于防止过拟合,而L1正则化往往用于特征选择。
A. 对
B. 错
过拟合的处理可以通过减小正则化系数。
A. 对
B. 错
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。
A. 对
B. 错
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。
A. 对
B. 错
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