A.平滑
B.聚集
C.數(shù)據(jù)概化
D.規(guī)范化
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A.數(shù)據(jù)清理
B.數(shù)據(jù)集成
C.數(shù)據(jù)變換
D.數(shù)據(jù)歸約
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
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
最新試題
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
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。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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。
管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù),這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
最大似然估計的一個缺點是,在某些情況下(例如,多項式分布),它可能會返回零的概率估計。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡這一環(huán)節(jié)。
訓練神經(jīng)網(wǎng)絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。
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)。