A.KNN
B.SVM
C.Bayes
D.神經(jīng)網(wǎng)絡
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A.DBSCAN
B.C4.5
C.K-Mean
D.EM
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
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}>
最新試題
當反向傳播算法運行到達到最小值時,無論初始權重是什么,總是會找到相同的解(即權重)。
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。
當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時,MAP估計等于ML估計。
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)。
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。
訓練神經(jīng)網(wǎng)絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
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。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
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。