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[多选题]
朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤包括（)。
A.算概率：计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
B.比大小：计算后验概率，归入最大后验概率类
C.定问题：确定为分类(类标签已知)问题
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A.定义算法公式，也就是神经网络的前向算法
B.定义loss，选择优化器，来让loss最小
C.对数据进行迭代训练，使loss到达最小
D.在测试集或者验证集上对准确率进行评估
A.朴素贝叶斯算法或决策树算法
B.线性回归算法
C.Kmeans算法
D.协同过滤算法
A.朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)
B.Logistic回归(LogisticRegression,LR)
C.支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
D.决策树(DecisionTree,DT)
