A.31
B.24
C.55
D.3
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A.18.3
B.22.6
C.26.8
D.27.9
A.0.821
B.1.224
C.1.458
D.0.716
A.1比特
B.2.6比特
C.3.2比特
D.3.8比特
A.傅立葉變換
B.特征加權
C.漸進抽樣
D.維歸約
A.2
B.3
C.3.5
D.5
最新試題
管理員不需要驗證就可以訪問數(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。
當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時,隨機森林通常比AdaBoost更好。
通常,當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時,我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據(jù)的可能性。
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。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
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)訪問會成倍的降低訪問時間。
由于決策樹學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。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡這一環(huán)節(jié)。
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。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。