机器学习习题（12）

最近才知道七月在线收录了一些我的机器学习的题目及解析，我也去刷了一番，有时候看到我自己的答案解析，还是挺亲切的。

但是有些不是我解析的题目翻遍了网络也没有找到题目的答案，或者答案不太正确，只好自己来做一下解析了。

当然有些题目也是有争议的，我只是给出参考答案和解析。

1.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

参考答案: A

解析：分类不同于聚类。尽管这题选择A，但是实际上描述是不严谨的。在学术上，我们把分类与聚类分开来。但是在工业界上，越来越多的需求是要求在无监督的情况下对文本进行分类，而分类的标签则取决于需求，这点要做到很好是很难的。

2.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的说法中正确的是：
A.这个被重复的特征在模型中的决定作用会被加强
B.模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低
C.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。
D.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
E.NB可以用来做最小二乘回归
F.以上说法都不正确

参考答案：BD

解析：朴素贝叶斯的最大假设就是：各个因素相互独立。事实上，并不是如此，这也是为什么称为朴素的原因。

A，看D就知道，如果两个维度比较相似&#

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