10、贝叶斯分类器通过计算测试模式（向量）最大后验概率的方法，估计其可能的类别。
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当决策者追求总平均收益最大时，他遵循贝叶斯法则是合理的；但当他追求总收益最大时，贝叶斯法则却不再合理。
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贝叶斯定理决策法就是利用贝叶斯定理修正先验概率，求得后验概率，据此进行决策的方法。
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随机变量的数学期望值表达了，在多次重复进行随机试验时可能取得的平均值。当决策者追求总平均收益最大时，他遵循贝叶斯法则是合理的；但当他追求总收益最大时，贝叶斯法则却不再合理。
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Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
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对于（）特性不完全了解的复杂估计问题，工程上可用一些近似计算方法来处理，常见的有基于局部线性化思想的广义卡尔曼滤波器、贝叶斯或极大后验估值器和可以根据滤波过程的历史知识自动修改参数的自适应滤波或预报技术等。
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精炼贝叶斯均衡假定参与人是根据贝叶斯法则得到先验概率的。
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精炼贝叶斯均衡假定参与人是根据贝叶斯法则修正后验概率的。（ ）
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贝叶斯网络编辑器界面支持打开已经保存的贝叶斯网络文件格式是（ ）。
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验后分析和预验分析都是通过贝叶斯公式修正先验分布，不同之处在哪里？
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任何贝叶斯博弈的任何贝叶斯纳什均衡，都可以被一个说实话的直接机制“代表”。
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尽管精炼贝叶斯均衡的精炼条件剔除了不可置信的战略(行动)，但是它没有剔除不可置信的信念(后验概率)。
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贝叶斯网络编辑器界面支持打开已经保存的贝叶斯网络文件格式是( )。
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朴素贝叶斯是以（ ）为基础的分类方法。
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进行朴素贝叶斯分类的准备工作中，最先要确定的是
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99、最小错误率贝叶斯分类器是将样本划分到后验概率最大的类别中。
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156、贝叶斯分类器对离群点敏感
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贝叶斯最优分类器的定义是什么？
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朴素贝叶斯分类器有简单、高效、健壮的特点，但某些属性可能会降低分类。（)
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147、朴素贝叶斯分类器是在特征独立性上对模式识别问题的类条件概率分布做了简化。
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朴素贝叶斯是以为基础的分类方法（）
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41、以下哪些预测问题可以用贝叶斯分类器来处理？
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4、基于最小错误率的贝叶斯决策的核心思想是将样本判别为后验概率最大的类别。
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基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式，但是不能通过似然比来作为其决策规则。
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5、贝叶斯分类器对离群点敏感
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