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【一起入门MachineLearning】中科院机器学习

这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库,自留做复习用的🎉 🎉 🎉 加油加油!

目录单选题5单选题7单选题69多选题3计算题9计算题10计算题11

知识点可以参看这些博客:

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第2课-贝叶斯决策 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第3课-朴素贝叶斯分类器 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第4课-高斯贝叶斯分类器+协方差矩阵

单选题5

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朴素贝叶斯是条件独立而不是独立独立:P(A1A2)=P(A1)P(A2)条件独立:P(A1A2|A)=P(A1|A)P(A2|A)条件独立和独立是两个完全不同的概念,不能互相推导,选择答案C我认为是有问题的,但是也只有C最接近一点吧~ 单选题7

在这里插入图片描述 高斯贝叶斯有以下规律:(可以看最上面贴的第三篇博客)

协方差矩阵为对角矩阵,且对角线元素对应相等时,等高线为正圆协方差矩阵为对角矩阵,但对角线元素不相等时,等高线为正椭圆协方差矩阵为任意矩阵时,等高线为旋转椭圆当各个类别的协方差矩阵全部相等时,决策界为直线当各个类别的协方差矩阵不全相等时,决策界为曲线

根据第四条规律,选择答案A

单选题69

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B有明显错误,贝叶斯决策是根据先验推到后验,B错误。在这里插入图片描述 多选题3

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决策函数需要在多分类时挑选出最大的后验概率,在二分类时描述两个类别的界限,AB分别可以做多酚类和二分类的决策函数,AB正确C是在类别相似性函数取对数情况下的决策函数形式,C正确。D只是一个单纯的后验概率,D错误。 计算题9

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计算题10

在这里插入图片描述 老师在课堂上并没有讲过最小风险贝叶斯,但是还是比较好理解的,记住【将x判为第j类的风险】公式即可。 在这里插入图片描述

计算题11

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