A.去掉數(shù)據(jù)中的噪聲
B.對數(shù)據(jù)進行匯總和聚集
C.使用概念分層，用高層次概念替換低層次“原始”數(shù)據(jù)
D.將屬性按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間
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A.填補數(shù)據(jù)種的空缺值
B.集成多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)
C.得到數(shù)據(jù)集的壓縮表示
D.規(guī)范化數(shù)據(jù)
A.概念分層
B.離散化
C.分箱
D.直方圖
A.孤立點
B.空缺值
C.測量變量中的隨即錯誤或偏差
D.數(shù)據(jù)變換引起的錯誤
A.空間填充曲線
B.散點圖矩陣
C.平行坐標(biāo)
D.圓弓分割
A.標(biāo)稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
最新試題
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對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)放置到對應(yīng)的存儲系統(tǒng)。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
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。
當(dāng)反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。