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当特征属性为离散值时，比较适合的贝叶斯分类算法为

A. 高斯朴素贝叶斯
B. 多项式朴素贝叶斯
C. 伯努利朴素贝叶斯

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当属性之间相互不独立时，可以采用的贝叶斯分类算法为

A. 高斯朴素贝叶斯
B. 多项式朴素贝叶斯
C. 伯努利朴素贝叶斯
D. 贝叶斯网络

当贝叶斯网络的规模较大时，一般采用的算法是

A. 精确推理算法
B. 近似推理的算法

桶消元推理算法属于

A. 精确推理算法
B. 近似推理算法

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