這系列的題目來源于周曉飛老師期末發的題庫，自留做復習用的🎉 🎉 🎉 加油加油！
目錄
- 單選題5
- 單選題7
- 單選題69
- 多選題3
- 計算題9
- 計算題10
- 計算題11
知識點可以參看這些博客：
【一起入門MachineLearning】中科院機器學習第2課-貝葉斯決策
【一起入門MachineLearning】中科院機器學習第3課-樸素貝葉斯分類器
【一起入門MachineLearning】中科院機器學習第4課-高斯貝葉斯分類器+協方差矩陣
單選題5
- 樸素貝葉斯是條件獨立而不是獨立
- 獨立：P(A1A2)=P(A1)P(A2)
- 條件獨立：P(A1A2|A)=P(A1|A)P(A2|A)
- 條件獨立和獨立是兩個完全不同的概念，不能互相推導，選擇答案C我認為是有問題的，但是也只有C最接近一點吧~
單選題7
高斯貝葉斯有以下規律：（可以看最上面貼的第三篇博客）
- 協方差矩陣為對角矩陣，且對角線元素對應相等時，等高線為正圓
- 協方差矩陣為對角矩陣，但對角線元素不相等時，等高線為正橢圓
- 協方差矩陣為任意矩陣時，等高線為旋轉橢圓
- 當各個類別的協方差矩陣全部相等時，決策界為直線
- 當各個類別的協方差矩陣不全相等時，決策界為曲線
根據第四條規律，選擇答案A
單選題69
- B有明顯錯誤，貝葉斯決策是根據先驗推到后驗，B錯誤，
多選題3
- 決策函式需要在多分類時挑選出最大的后驗概率，在二分類時描述兩個類別的界限，AB分別可以做多酚類和二分類的決策函式，AB正確
- C是在類別相似性函式取對數情況下的決策函式形式，C正確，
- D只是一個單純的后驗概率，D錯誤，
計算題9
計算題10
老師在課堂上并沒有講過最小風險貝葉斯，但是還是比較好理解的，記住【將x判為第j類的風險】公式即可，
計算題11
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標籤：AI