A.設(shè)備異常
B.命名規(guī)則的不一致
C.與其他已有數(shù)據(jù)不一致而被刪除
D.在輸入時(shí)，有些數(shù)據(jù)因?yàn)榈貌坏街匾暥鴽](méi)有被輸入
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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
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(duì)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(gè)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(gè)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)
最新試題
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(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測(cè)擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)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。
使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
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。
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(gè)角度來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
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(wèn)是線性訪問(wèn)，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問(wèn)會(huì)成倍的降低訪問(wèn)時(shí)間。
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。