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[单选题]

贝叶斯决策论是在()框架下实施决策的基本方法。

A.模型

B.条件

C.概率

D.分类器

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第1题
()的基本想法是适当考虑一部分属性间的相互依赖信息,从而既不需要进行完全联合概率计算,又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系。

A.贝叶斯判定准则

B.贝叶斯决策论

C.朴素贝叶斯分类器

D.半朴素贝叶斯分类器

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第2题
现实中往往会遇到“不完整”的训练样本,在这种存在属性变量值未知的情形下,可用()。

A.边际似然

B.EM算法

C.贝叶斯决策

D.贝叶斯分类器

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第3题
关于完美贝叶斯均衡,不正确的是()。

A.在多节点信息集处,轮到选择的博弈方,必须对其中每个节点达到的可能性大小有基本判断

B.给定各博弈方的“判断”,他们的策略必须是“序列理性”的

C.在均衡路径上的信息集处,“判断”由贝叶斯法则和各博弈方的均衡策略决定

D.在不处于均衡路径上的信息集处,“判断”可以不由贝叶斯法则和各博弈方在此处可能有的均衡策略决定

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第4题
关于归纳,以下哪种说法不正确的是?()

A.归纳是一种从许多个别实施中概括出一般原理的推理方法

B.简单枚举法是一种完全归纳法

C.贝叶斯推理是一种基于统计学的归纳推理

D.“穆勒五法”是古典归纳逻辑的最高成就之一

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第5题
下列各项中,属于内部控制要素中的控制活动,在风险管理框架下的公司治理中的体现有()。

A.董事长对经理的决策权与监督

B.独立董事的独立性

C.董事及聘请独立第三方对公司履行职责情况的检查

D.董事、监事、经理的考核激励机制

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第6题
‍目前在机器学习方面使用的模型最为普遍的是()。‏

A.回归模型

B.神经网络模型

C.聚类模型

D.贝叶斯模型

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第7题
()是指为最小化总体风险,只需在每个样本上选择能使特定条件风险最小的类别标记。

A.支持向量机

B.间隔最大化

C.线性分类器

D.贝叶斯判定准则

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第8题
在区块链的领域里,()是被提到最多的概念之一,很多人第一次听到这个概念也是因为区块链。

A.随机森林算法

B.哈希算法

C.遗传算法

D.朴素贝叶斯算法

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第9题
在朴素贝叶斯算法中,假设样本独立同分布,假设共有m种标签,只需计算取()作为预测的分类标签。

A.最小值

B.平均数

C.中位数

D.最大值

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第10题
不属于判别式模型的是()。

A.决策树

B.BP神经网络

C.支持向量机

D.贝叶斯

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第11题
隐马尔科夫模型是结构最简单的动态贝叶斯网。()
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