A.模型
B.模式
C.模范
D.模具
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.JP聚類擅長處理噪聲和離群點，并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇
B.JP算法對高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)對象的緊致簇
C.JP聚類是基于SNN相似度的概念
D.JP聚類的基本時間復(fù)雜度為O（m）
A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類
A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH
A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點，或者數(shù)據(jù)點近似協(xié)線性時，混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因為它可以使用各種類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點時不會存在問題
A.模糊c均值
B.EM算法
C.SOM
D.CLIQUE
最新試題
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標(biāo)。
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(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)。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。
管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。