A.分類和聚類都是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
B.分類和聚類都是無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
C.分類是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，聚類是無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
D.分類是無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，聚類是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
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你可能感興趣的試題
A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
A.OLTP系統(tǒng)主要用于管理當(dāng)前數(shù)據(jù)，而OLAP系統(tǒng)主要存放的是歷史數(shù)據(jù)
B.在數(shù)據(jù)的存取上，OLTP系統(tǒng)比OLAP系統(tǒng)有著更多的寫操作
C.對(duì)OLTP系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)訪問(wèn)量往往比對(duì)OLAP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)量要大得多
D.OLAP系統(tǒng)中往往存放的是匯總的數(shù)據(jù)，而OLTP系統(tǒng)中往往存放詳細(xì)的數(shù)據(jù)
A.企業(yè)倉(cāng)庫(kù)
B.數(shù)據(jù)集市
C.虛擬倉(cāng)庫(kù)
D.信息倉(cāng)庫(kù)
A.數(shù)據(jù)源
B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器
C.OLAP服務(wù)器
D.前端工具
A.信息處理
B.互聯(lián)網(wǎng)搜索
C.分析處理
D.數(shù)據(jù)挖掘
最新試題
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
由于決策樹學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過(guò)度擬合。
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)。
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。
任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問(wèn)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。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過(guò)定時(shí)的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。