若要预见未来,必须回归过往,也就是说未来某件事情发生的概率,可以通过计算它过去发生的频率来估计。利用上述原则进行分类的算法为
A. 决策树
B. 贝叶斯
C. 支持向量机
D. 神经网络
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朴素贝叶斯之所以称为“朴素”,是因为
A. 假设各个特征条件都相互独立
B. 假设各个特征条件都相互关联
在朴素贝叶斯分类算法中,如果各个属性A1,A2,…,An是连续的,一般可以通过()来进行离散化处理。
A. 高斯分布
B. 伯努利分布
C. 珀松分布
D. 多项式分布
凸轮副属于()。
A. 高副
B. 低副
C. 螺旋副
D. 转动副