A.KNN
B.SVM
C.Bayes
D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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A.DBSCAN
B.C4.5
C.K-Mean
D.EM
A.與同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對(duì)比
B.可視化
C.基于模板的方法
D.主觀興趣度量
A.系數(shù)
B.幾率
C.Cohen度量
D.興趣因子
A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘
D.頻繁模式挖掘
A.s=<{2，4}，{3，5，6}，{8}>，t=<{2}，{3，6}，{8}>
B.s=<{2，4}，{3，5，6}，{8}>，t=<{2}，{8}>
C.s=<{1，2}，{3，4}>，t=<{1}，{2}>
D.s=<{2，4}，{2，4}>，t=<{2}，{4}>
最新試題
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構(gòu)，甚至編程的形式來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí)，無論初始權(quán)重是什么，總是會(huì)找到相同的解（即權(quán)重）。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。