A.數(shù)據(jù)中的空缺值
B.噪聲數(shù)據(jù)
C.數(shù)據(jù)中的不一致性
D.數(shù)據(jù)中的概念分層
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A.平滑
B.聚集
C.數(shù)據(jù)概化
D.規(guī)范化
A.數(shù)據(jù)清理
B.數(shù)據(jù)集成
C.數(shù)據(jù)變換
D.數(shù)據(jù)歸約
A.去掉數(shù)據(jù)中的噪聲
B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和聚集
C.使用概念分層，用高層次概念替換低層次“原始”數(shù)據(jù)
D.將屬性按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間
A.填補(bǔ)數(shù)據(jù)種的空缺值
B.集成多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)
C.得到數(shù)據(jù)集的壓縮表示
D.規(guī)范化數(shù)據(jù)
A.概念分層
B.離散化
C.分箱
D.直方圖
最新試題
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)。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
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(fǎng)問(wèn)是線(xiàn)性訪(fǎng)問(wèn)，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)會(huì)成倍的降低訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
給定用于2類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題的線(xiàn)性可分離數(shù)據(jù)集，線(xiàn)性SVM優(yōu)于感知器，因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類(lèi)精度。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
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。
通常，當(dāng)試圖從大量觀(guān)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(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。