A.主成分分析
B.特征提取
C.奇異值分解
D.特征加權(quán)
E.離散化
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A.連續(xù)性
B.維度
C.稀疏性
D.分辨率
E.相異性
A.時(shí)序數(shù)據(jù)
B.序列數(shù)據(jù)
C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)
D.事務(wù)數(shù)據(jù)
E.空間數(shù)據(jù)
A.不一致
B.重復(fù)
C.不完整
D.含噪聲
E.維度高
A.矩陣
B.平行坐標(biāo)系
C.星形坐標(biāo)
D.散布圖
E.Chernoff臉
A.忽略元組
B.使用屬性的平均值填充空缺值
C.使用一個(gè)全局常量填充空缺值
D.使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值
E.使用最可能的值填充空缺值
最新試題
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?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù),這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會(huì)降低魯棒性。
要將工作申請(qǐng)分為兩類,并使用密度估計(jì)來(lái)檢測(cè)離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類器。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來(lái)完成。
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)。
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
無(wú)論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。