A.計(jì)數(shù)屬性
B.離散屬性
C.非對(duì)稱的二元屬性
D.對(duì)稱屬性
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A.標(biāo)稱
B.序數(shù)
C.區(qū)間
D.相異
A.標(biāo)稱
B.序數(shù)
C.區(qū)間
D.相異
A.第一個(gè)
B.第二個(gè)
C.第三個(gè)
D.第四個(gè)
A.變量代換
B.離散化
C.聚集
D.估計(jì)遺漏值
A.根據(jù)內(nèi)容檢索
B.建模描述
C.預(yù)測(cè)建模
D.尋找模式和規(guī)則
最新試題
完整性,一致性,時(shí)效性,唯一性,有效性,準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
對(duì)于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對(duì)于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測(cè)擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
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。
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。
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。
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí),MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
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。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
無(wú)論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。