A.數(shù)據(jù)中的空缺值
B.噪聲數(shù)據(jù)
C.數(shù)據(jù)中的不一致性
D.數(shù)據(jù)中的概念分層
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A.平滑
B.聚集
C.數(shù)據(jù)概化
D.規(guī)范化
A.數(shù)據(jù)清理
B.數(shù)據(jù)集成
C.數(shù)據(jù)變換
D.數(shù)據(jù)歸約
A.去掉數(shù)據(jù)中的噪聲
B.對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和聚集
C.使用概念分層，用高層次概念替換低層次“原始”數(shù)據(jù)
D.將屬性按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間
A.填補(bǔ)數(shù)據(jù)種的空缺值
B.集成多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)
C.得到數(shù)據(jù)集的壓縮表示
D.規(guī)范化數(shù)據(jù)
A.概念分層
B.離散化
C.分箱
D.直方圖
最新試題
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時，MAP估計等于ML估計。
管理員不需要驗(yàn)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。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)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)。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
最大似然估計的一個缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會返回零的概率估計。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
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。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
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。