A.忽略元組
B.使用屬性的平均值填充空缺值
C.使用一個(gè)全局常量填充空缺值
D.使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值
E.使用最可能的值填充空缺值
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A.統(tǒng)計(jì)
B.計(jì)算機(jī)組成原理
C.礦產(chǎn)挖掘
D.人工智能
A.分類
B.回歸
C.模式發(fā)現(xiàn)
D.模式匹配
A.決定要使用的表示的特征和結(jié)構(gòu)
B.決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞
C.選擇一個(gè)算法過程使評分函數(shù)最優(yōu)
D.決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實(shí)現(xiàn)算法
A.模型
B.模式
C.模范
D.模具
A.JP聚類擅長處理噪聲和離群點(diǎn)，并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇
B.JP算法對高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)對象的緊致簇
C.JP聚類是基于SNN相似度的概念
D.JP聚類的基本時(shí)間復(fù)雜度為O（m）
最新試題
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。
由于決策樹學(xué)會(huì)了對離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過度擬合。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來完成。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
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。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
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)。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。