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假設(shè)屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學習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。
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判斷題
通常,當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時,我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據(jù)的可能性。
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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。
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