A.與同一時期其他數(shù)據(jù)對比
B.可視化
C.基于模板的方法
D.主觀興趣度量
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.系數(shù)
B.幾率
C.Cohen度量
D.興趣因子
A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數(shù)據(jù)項挖掘
D.頻繁模式挖掘
A.s=<{2，4}，{3，5，6}，{8}>，t=<{2}，{3，6}，{8}>
B.s=<{2，4}，{3，5，6}，{8}>，t=<{2}，{8}>
C.s=<{1，2}，{3，4}>，t=<{1}，{2}>
D.s=<{2，4}，{2，4}>，t=<{2}，{4}>
A.1，2，3，4
B.1，2，3，5
C.1，2，4，5
D.1，3，4，5
A.無向無環(huán)
B.有向無環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無向有環(huán)
最新試題
公司內部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質量的六個維度指標。
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。
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)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。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學家與數(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，甚至編程的形式來進行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應的存儲系統(tǒng)。