A.變量代換
B.離散化
C.聚集
D.估計遺漏值
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A.根據(jù)內(nèi)容檢索
B.建模描述
C.預(yù)測建模
D.尋找模式和規(guī)則
A.探索性數(shù)據(jù)分析
B.建模描述
C.預(yù)測建模
D.尋找模式和規(guī)則
A.頻繁模式挖掘
B.分類和預(yù)測
C.數(shù)據(jù)預(yù)處理
D.數(shù)據(jù)流挖掘
以下兩種描述分別對應(yīng)哪兩種對分類算法的評價標準?()
(1)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少個是小偷的標準。
(2)描述有多少比例的小偷給警察抓了的標準。
A.Precision,Recall
B.Recall,Precision
C.Precision,ROC
D.Recall,ROC
最新試題
假設(shè)屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學(xué)習基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器,而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
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。
經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。
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)。
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
完整性,一致性,時效性,唯一性,有效性,準確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
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。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。