A.18.3
B.22.6
C.26.8
D.27.9
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A.0.821
B.1.224
C.1.458
D.0.716
A.1比特
B.2.6比特
C.3.2比特
D.3.8比特
A.傅立葉變換
B.特征加權(quán)
C.漸進(jìn)抽樣
D.維歸約
A.2
B.3
C.3.5
D.5
A.特征提取
B.特征修改
C.映射數(shù)據(jù)到新的空間
D.特征構(gòu)造
最新試題
要將工作申請(qǐng)分為兩類(lèi),并使用密度估計(jì)來(lái)檢測(cè)離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類(lèi)器。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。
選擇用于k均值聚類(lèi)的聚類(lèi)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。
使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度,但會(huì)降低魯棒性。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
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)。
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。
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(lèi)器,而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個(gè)角度來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。