A.分布的
B.代數(shù)的
C.整體的
D.混合的
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A.空缺值
B.噪聲數(shù)據(jù)
C.不一致數(shù)據(jù)
D.敏感數(shù)據(jù)
A.數(shù)據(jù)壓縮
B.數(shù)據(jù)概化
C.維歸約
D.規(guī)范化
A.設(shè)備異常
B.命名規(guī)則的不一致
C.與其他已有數(shù)據(jù)不一致而被刪除
D.在輸入時(shí),有些數(shù)據(jù)因?yàn)榈貌坏街匾暥鴽]有被輸入
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
A.平滑
B.聚集
C.數(shù)據(jù)概化
D.規(guī)范化
最新試題
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
要將工作申請分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測離職申請人,我們可以使用生成分類器。
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),它可能會返回零的概率估計(jì)。
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)角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù),這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
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(gè)值,并選擇最小化失真度量的值。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
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。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí),隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號碼。