對于下圖所示的正傾斜數(shù)據(jù),中位數(shù)、平均值、眾數(shù)三者之間的關(guān)系是()
A.中位數(shù)=平均值=眾數(shù);
B.中位數(shù)>平均值>眾數(shù);
C.平均值>中位數(shù)>眾數(shù);
D.眾數(shù)>中位數(shù)>平均值
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最大似然估計的一個缺點是,在某些情況下(例如,多項式分布),它可能會返回零的概率估計。
使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。
管理員不需要驗證就可以訪問數(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。
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)訪問是線性訪問,但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。
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)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。
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。
當(dāng)反向傳播算法運行到達到最小值時,無論初始權(quán)重是什么,總是會找到相同的解(即權(quán)重)。
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。
通常,當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)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(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。