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[多选题]
关于贝叶斯网络的描述，正确的是（)
A.是一种用概率来表示不确定性知识的有向无环图
B.是一种用概率来表示确定性知识的有向无环图
C.每一个节点表示一个变量，边代表变量之间的因果关系
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A.一般采用树状结构的贝叶斯网络和马尔科夫毯两种做法
B.树状结构的贝叶斯网络的构建会首先构建所有变量的树状有向无环图，然后再将目标值设置为每个变量的父节点
C.马尔科夫毯算法以目标变量为中心
D.马尔科夫毯算法以一些统计检验的方法构建有向无环图
A.后验PDF要比先验PDF更为集中
B.利用先验信息可以提高估计的性能
C.利用先验信息的估计称为贝叶斯估计
D.贝叶斯估计不需要待估计量的统计特性
A.多元假设检验多出现在通信及模式识别中
B.多元假设检验中MAp淮则和ML准则相同
C.多元假设检验采用贝叶斯及其派生准则，一般不采用NP准则
D.多元假设检验错误概率计算通常转化为计算正确检测概率
A.贝叶斯定理是关于特定事件A和B的条件概率的一则定理。其中P(A|B)是在A发生的情况下B发生的可能性
B.贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性
C.贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在A发生的情况下B发生的可能性
D.贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是AB同时发生的可能性
A.归纳是一种从许多个别实施中概括出一般原理的推理方法
B.简单枚举法是一种完全归纳法
C.贝叶斯推理是一种基于统计学的归纳推理
D.“穆勒五法”是古典归纳逻辑的最高成就之一
A.支持向量机
B.贝叶斯分类
C.人工神经网络
D.决策树
