A.二分K均值
B.MST
C.Chameleon
D.組平均
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A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Chameleon
A.高維性
B.規(guī)模
C.稀疏性
D.噪聲和離群點(diǎn)
A.精度
B.Rand統(tǒng)計(jì)量
C.Jaccard系數(shù)
D.召回率
A.輪廓系數(shù)
B.共性分類相關(guān)系數(shù)
C.熵
D.F度量
A.規(guī)則集的表達(dá)能力遠(yuǎn)不如決策樹(shù)好
B.基于規(guī)則的分類器都對(duì)屬性空間進(jìn)行直線劃分，并將類指派到每個(gè)劃分
C.無(wú)法被用來(lái)產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型
D.非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集
最新試題
使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。