A.空間填充曲線
B.散點圖矩陣
C.平行坐標(biāo)
D.圓弓分割
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A.標(biāo)稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
A.算術(shù)平均值
B.截尾均值
C.中位數(shù)
D.眾數(shù)
A.標(biāo)稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.聚類分析
D.演變分析
A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.聚類分析
D.演變分析
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的多個值,并選擇最小化失真度量的值。
由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進(jìn)行分類,因此它們不可能過度擬合。
使用正則表達(dá)式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號碼。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對于問題的理解并相互討論,然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類,然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具,架構(gòu),甚至編程的形式來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作,然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應(yīng)的存儲系統(tǒng)。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā),才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機(jī)手段來完成。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。