朴素贝叶算法不需要样本特征之间的独立同分布。

朴素贝叶斯等价于期望风险最小化。() （）是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立 样本含量估计中，不需要考虑的是： 工程性的工作需要独立而不需要团队。 独立同分布的随机变量序列的样本均值必依概率收敛到它们的总体均值. 不需要密度可以进行浓度之间换算的有不需要密度可以进行浓度之间换算的有（） 哪些机器学习算法不需要做归一化处理? 各堆位之间不需要明显的隔离或标志，也不需要留有通道。 基于图像灰度空间分布的阈值方法不需要考虑像素与像素之间的相关性。 市场数据收集时不需要考虑样本的代表性。（ ） 在设计算法时通常不需要考虑数据的表示，因此算法与数据无关。 种植活动要让幼儿独立进行，不需要教师的指导。 特征整合论认为，尽管特征（）不需要注意，但特征（）需要注意。 深度学习的图像处理算法通常不需要进行预处理（） 信号各频段之间不需要保护频段。 新员工独立上岗操作不需要持有上岗证 不需要其他合同存在即可独立存在的合同是( )。 “有准备的环境“不需要给儿童独立工作的权利。（）   测绘成果验收工作中，（）不需要100%抽取样本 在控制测试中，确定样本规模时一般不需要考虑