题目内容
（请给出正确答案）
A.与决策树算法不同，朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别。
B.朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法。
C.朴素贝叶斯模型需要先确定特征，并根据样本计算相关的先验概率，再计算特征条件下的分类变量的后验概率。
D.朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景。
参考答案
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A、贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间相关的不足。
B、贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。
C、贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。
D、贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。
A、在获得满意解的概率方面，如果初始可能解被恰当选择的话，导向性随机搜索一定比随机搜索更好一些；
B、在获得满意解的概率方面，群导向性随机搜索一定比导向性随机搜索更好一些：相比导向性随机搜索，群导向性随机搜索采取了多条导向搜索路径；
C、遗传算法是一种群导向性随机搜索：其有一定规模的种群，即可被认为是设置了多个初始的可能解；其交叉、变异产生新可能解的方法，即可被认为是新可能解与原可能解相关联；
D、利用遗传算法，计算机在有限时间内一定能够找到满意解；
A、递归是比循环更灵活的重复操作的机制。
B、递归是一种比循环更强、更好用的实现“重复操作”的机制。
C、当问题需要“后进先出”的操作时，用递归算法更有效。
D、递归方法相比循环方法大大地减少了算法的计算量。
B、信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小
C、期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快
D、期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值
A、贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间相关的不足。
B、贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数（条件概率表）。
C、贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定，不需要样本训练。
D、贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值，可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。
A、贝叶斯网络结构可以由机器自动完成。
B、贝叶斯网络的搭建需要考虑变量之间的因果关系，这是贝叶斯网络推理的基础。
C、作为一种监督学习算法，贝叶斯网络也需要大量的样本分析变量之间的概率。
D、贝叶斯网络的推理只能由原因变量，计算其联合概率，推出目标（分类）变量的条件概率，而不能由目标变量推出原因变量的可能性。
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