题目内容

假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中不正确的是？

A. 模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低
B. 如果所有特征都被重复一遍，得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样
C. 当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题

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以下哪些方法不可以直接来对文本分类？

A. Kmeans
B. 决策树
C. 支持向量机
D. KNN

在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计()

A. EM算法
B. 维特比算法
C. 前向后向算法
D. 极大似然估计

NaveBayes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. 各类别的先验概率P(C)是相等的
B. 以0为均值，sqr(2)/2为标准差的正态分布
C. 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
D. P(X|C)是高斯分布

类域界面方程法中，不能求线性不可分情况下分类问题近似或精确解的方法是()

A. 势函数法
B. 基于二次准则的H-K算法
C. 伪逆法
D. 感知器算法