A.劃分的方法
B.基于模型的方法
C.基于密度的方法
D.層次的方法
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.Euclidean距離
B.Manhattan距離
C.Eula距離
D.Minkowski距離
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.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)
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)
最新試題
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。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)于問(wèn)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(lái)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)。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)。
給定用于2類分類問(wèn)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。
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
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)。
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。
通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測(cè)擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。
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)。