题目内容
（请给出正确答案）
A.Naïve Bayes（朴素贝叶斯）是一种概率分类器
B.SVM（支持向量机）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本
C.决策树基于树结构进行决策，从树根到一个叶子的路径对应一个分类规则
D.SVM（支持向量机）和K-NN（K-近邻）都有模型的训练过程（构造分类模型）
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D．以上皆不正确
B．计数资料具有半定量性质
C．要计算两个相关指标之比，前提是两指标性质相同
D．要确定两变量是否相关可采用线性相关分析法
A、至少包含一个隐藏层
B、网络中下一层神经元与上一层的所有神经元连接
C、是一种多层前向（前馈）人工神经网络
D、神经元的激励函数可以是线性函数也可以是非线性函数
A、主要进行演绎推理
B、可以进行确定性或不确定性推理
C、强调与知识库的分离，建成后只需强化知识库就可以提升系统的推理性能
D、致力于利用知识库推理得到问题的最优解
A、自主性
B、主动性
C、反应能力
D、社会能力
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