机器学习面试题汇总(贝叶斯相关)
贝叶斯面试题
1.简述朴素贝叶斯算法原理和工作流程
2.什么是先验概率和后验概率？
3.什么是条件概率？
4.为什么朴素贝叶斯如此“朴素”？
5.什么是贝叶斯决策理论？
6.朴素贝叶斯算法的前提假设是什么？
7.为什么属性独立性假设在实际情况中很难成立，但朴素贝叶斯仍能取得较好的效果?
8.朴素贝叶斯可以做多分类吗？
9.什么是朴素贝叶斯中的零概率问题？如何解决？
10.朴素贝叶斯中概率计算的下溢问题如何解决？
11.朴素贝叶斯分类器对异常值敏感吗?
12.当数据的属性是连续型变量时，朴素贝叶斯算法如何处理？
13.朴素贝叶斯算法对缺失值敏感吗？
14.朴素贝叶斯有哪几种常用的分类模型？
15.朴素贝叶斯算法中使用拉普拉斯平滑，拉普拉斯因子的大小如何确定？
16.为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差？
17.朴素贝叶斯为什么时候增量计算？
18.高度相关的特征对朴素贝叶斯有什么影响？
19.朴素贝叶斯的应用场景有哪些？
20.朴素贝叶斯有什么优缺点？
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