單項(xiàng)選擇題()將兩個(gè)簇的鄰近度定義為兩個(gè)簇合并時(shí)導(dǎo)致的平方誤差的增量,它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。

A.MIN(單鏈)
B.MAX(全鏈)
C.組平均
D.Ward方法


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3.單項(xiàng)選擇題BIRCH是一種()。

A.分類器
B.聚類算法
C.關(guān)聯(lián)分析算法
D.特征選擇算法

最新試題

管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù),這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

題型:判斷題

通過統(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。

題型:判斷題

當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí),無論初始權(quán)重是什么,總是會(huì)找到相同的解(即權(quán)重)。

題型:判斷題

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。

題型:判斷題

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時(shí)的方式不斷地觸發(fā),才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

題型:判斷題

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允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

題型:判斷題

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)。

題型:判斷題

根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)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(gòu),甚至編程的形式來進(jìn)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(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

題型:判斷題

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。

題型:判斷題

給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集,線性SVM優(yōu)于感知器,因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。

題型:判斷題