A.不一致
B.重復(fù)
C.不完整
D.含噪聲
E.維度高
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.矩陣
B.平行坐標(biāo)系
C.星形坐標(biāo)
D.散布圖
E.Chernoff臉
A.忽略元組
B.使用屬性的平均值填充空缺值
C.使用一個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
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
最新試題
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
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。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學(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。
由于分類是回歸的一種特殊情況,因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
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。
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,MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
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)。
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時,無論初始權(quán)重是什么,總是會找到相同的解(即權(quán)重)。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。