A.標稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
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D.概念描述
A.選擇任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)
B.選擇要挖掘的知識類型
C.模式的興趣度度量
D.模式的可視化表示
A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.孤立點分析
D.演變分析
E.概念描述
最新試題
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
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。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。
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,并使用密度估計來檢測離職申請人,我們可以使用生成分類器。
由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類,因此它們不可能過度擬合。
當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)。