नाइव बेयस क्लासिफायर क्विज़

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. Naive Bayes क्लासिफायरियर में मुख्य 'भोली' धारणा क्या है?
   • वर्ग को देखते हुए विशेषताएँ सशर्त रूप से स्वतंत्र हैं
   • कक्षाएं समान रूप से संभावित हैं
   • सभी सुविधाएँ निरंतर और सामान्य रूप से वितरित हैं
   • डेटासेट बिल्कुल संतुलित है
2. Naive Bayes किस प्रमेय पर आधारित है?
   • केंद्रीय सीमा प्रमेय
   • Bayes’ theorem
   • बड़ी संख्या का नियम
   • The Cauchy-Schwarz inequality
3. कार्यान्वयन आम तौर पर कच्ची संभावनाओं को गुणा करने के बजाय लॉग-संभावनाओं का योग क्यों करते हैं?
   • मॉडल को अरेखीय बनाने के लिए
   • एकल पास तक प्रशिक्षण को गति देना
   • कई छोटी संख्याओं को गुणा करने से संख्यात्मक अंडरफ्लो से बचने के लिए
   • सुविधा स्वतंत्रता को लागू करने के लिए
4. लाप्लास (ऐड-वन) स्मूथिंग किस समस्या का समाधान करती है?
   • यह वर्ग आकार को संतुलित करता है
   • यह निरंतर सुविधाओं को सामान्य बनाता है
   • यह सहसंबद्ध सुविधाओं को हटा देता है
   • यह किसी अदृश्य विशेषता को शून्य की संभावना को बाध्य करने से रोकता है
5. दस्तावेज़ों में शब्द-गणना सुविधाओं के लिए कौन सा Naive Bayes संस्करण सबसे स्वाभाविक है?
   • बहुराष्ट्रीय नाइव बेयस
   • गॉसियन नाइव बेयस
   • बर्नौली नाइव बेयस
   • लीनियर नेव बेयस
6. Why might Naive Bayes be useful as a lightweight baseline?
   • यह किसी भी डेटासेट पर सर्वोत्तम सटीकता की गारंटी देता है
   • यह तेज़, व्याख्या योग्य है और कम डेटा के साथ अच्छा काम करता है
   • यह स्वचालित रूप से फीचर इंटरैक्शन सीखता है
   • इसके लिए किसी प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता नहीं है
7. What distribution does Gaussian Naive Bayes assume for each feature within a class?
   • A uniform distribution over every possible value
   • A multinomial distribution over word counts
   • A Gaussian (normal) distribution
   • A distribution that is always exactly zero
8. Which feature representation fits Bernoulli Naive Bayes most naturally?
   • The number of times each word occurs
   • A continuous pixel intensity modeled by a normal curve
   • A sequence of audio frames
   • Whether each word is present or absent in a document