相关考题
-
单项选择题
朴素贝叶斯分类方法（Naive Bayes）是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是x，类别标签是C，它的一个假定是（）
A.以0为均值，sqr（2）/2为标准差的正态分布
B.P（XIC）是高斯分布
C.特征变量x的各个属性之间互相独立
D.各类别的先验概率P（C）是相等的 -
单项选择题
在其它条件不变的前逞下家以千哪一方法容易引起模型的过拟合问题？（）
A.增加训练集数量
B.减少神经网络险敲层市索数
C.删除稀疏的特征
D.SVM算法中使用高斯核/RBP核替代 -
单项选择题
以下哪项不是KNN算法的三要素？（）
A.K值的选取
B.分类决策规则
C.距离度量的方式
D.特征的顺序
