A.連續(xù)性
B.維度
C.稀疏性
D.分辨率
E.相異性
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A.時序數(shù)據(jù)
B.序列數(shù)據(jù)
C.時間序列數(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
A.統(tǒng)計(jì)
B.計(jì)算機(jī)組成原理
C.礦產(chǎn)挖掘
D.人工智能
最新試題
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)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(xiàng)目的成功。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來完成。
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。
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。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄,這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
通常,當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時,我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。