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A.布爾關聯(lián)規(guī)則
B.單維關聯(lián)規(guī)則
C.多維關聯(lián)規(guī)則
D.多層關聯(lián)規(guī)則
A.布爾關聯(lián)規(guī)則
B.單層關聯(lián)規(guī)則
C.多維關聯(lián)規(guī)則
D.多層關聯(lián)規(guī)則
A.會消耗大量的內(nèi)存
B.會產(chǎn)生大量的候選項集
C.對候選項集的支持度計算非常繁瑣
D.要對數(shù)據(jù)進行多次掃描
A.簡潔性
B.確定性
C.實用性
D.新穎性
最新試題
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學家與數(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)放置到對應的存儲系統(tǒng)。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
通常,當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時,我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據(jù)的可能性。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據(jù)科學項目的成功。
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的多個值,并選擇最小化失真度量的值。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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。
數(shù)據(jù)復制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設計和實現(xiàn)的。