判斷題關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程是發(fā)現(xiàn)滿足最小支持度的所有項(xiàng)集代表的規(guī)則。

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最新試題

最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是,在某些情況下(例如,多項(xiàng)式分布),它可能會返回零的概率估計(jì)。

題型:判斷題

當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí),無論初始權(quán)重是什么,總是會找到相同的解(即權(quán)重)。

題型:判斷題

支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

題型:判斷題

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(gè)值,并選擇最小化失真度量的值。

題型:判斷題

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。

題型:判斷題

數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。

題型:判斷題

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時(shí)的方式不斷地觸發(fā),才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

題型:判斷題

使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。

題型:判斷題

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允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

題型:判斷題

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。

題型:判斷題