A.簡(jiǎn)潔性
B.確定性
C.實(shí)用性
D.新穎性
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A.實(shí)用性
B.確定性
C.簡(jiǎn)潔性
D.新穎性
A.布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則和量化關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.單維關(guān)聯(lián)規(guī)則和多維關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.單層關(guān)聯(lián)規(guī)則和多層關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.簡(jiǎn)答關(guān)聯(lián)規(guī)則和復(fù)雜關(guān)聯(lián)規(guī)則
A.單維關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.多維關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.混合維關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.不是一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則
A.概念描述
B.分類和預(yù)測(cè)
C.聚類分析
D.演變分析
A.劃分的方法
B.基于模型的方法
C.基于密度的方法
D.層次的方法
最新試題
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。
要將工作申請(qǐng)分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測(cè)離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類器。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
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。
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集,線性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)更好的分類精度。
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。
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。
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)。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
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)。