A.實(shí)用性
B.確定性
C.簡(jiǎn)潔性
D.新穎性
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則和量化關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.單維關(guān)聯(lián)規(guī)則和多維關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.單層關(guān)聯(lián)規(guī)則和多層關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.簡(jiǎn)答關(guān)聯(lián)規(guī)則和復(fù)雜關(guān)聯(lián)規(guī)則
A.單維關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.多維關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.混合維關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.不是一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則
A.概念描述
B.分類和預(yù)測(cè)
C.聚類分析
D.演變分析
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
A.Euclidean距離
B.Manhattan距離
C.Eula距離
D.Minkowski距離
最新試題
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問(wèn)是線性訪問(wèn)，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問(wèn)會(huì)成倍的降低訪問(wèn)時(shí)間。
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。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)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。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
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(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。
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(shí)，我們幾乎總是可以通過(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。