关于贝叶斯网络，说法错误的是（）。

A.先验概率是未知的

B.分类决策不存在错误率

C.先验概率是已知的

D.以新获得的信息对先验概率进行修正

E.分类决策存在错误率

A.不完全信息，就是完全没有信息

B.不完全信息博弈也称为“贝叶斯博弈”

C.不完全信息博弈中，至少一个博弈方不完全清楚其他某些博弈方得益情况

D.不完全信息博弈方至少知道其他博弈方得益的相关概率分布

A.朴素贝叶斯

B.隐马尔科夫模型

C.线性回归模型

D.深度信念网络

A.结构因果模型

B.因果图

C.有向有环图

D.贝叶斯网络

A.贝叶斯算法

B.支持向量机算法

C.神经网络算法

D.决策树算法

A.极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式；

B.极大似然估计没有确定的概率分布形式；

C.概率模型的训练过程就是参数估计；

D.贝叶斯学派认为参数本身也有分布，是未观察的随机变量；

A.条件独立性假设不成立时，朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器

B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题

C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布，因此吉布斯采样算法的收敛速度很快

D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时，线性判别分析产生贝叶斯最优分类器

A.决策树

B.BP神经网络

C.支持向量机

D.贝叶斯

A．计算机之间采用点对点的连接，不能有效地共享整个网络的数据

B．扩展困难

C．所用电缆较多，安装维护费用高

D．不利于故障的诊斯和隔离