A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.孤立點(diǎn)分析
D.演變分析
E.概念描述
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A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.聚類分析
D.孤立點(diǎn)分析
E.演變分析
A.所涉及的算法的復(fù)雜性
B.所涉及的數(shù)據(jù)量
C.計(jì)算結(jié)果的表現(xiàn)形式
D.是否使用了人工智能技術(shù)
A.目標(biāo)市場分析
B.購物籃分析
C.模式識(shí)別
D.信用卡欺詐檢測
A.二分K均值
B.MST
C.Chameleon
D.組平均
A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Chameleon
最新試題
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。
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(shí)，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。
通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。
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)。
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(huì)成倍的降低訪問時(shí)間。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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。
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。