A.連續(xù)性
B.維度
C.稀疏性
D.分辨率
E.相異性
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A.時(shí)序數(shù)據(jù)
B.序列數(shù)據(jù)
C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)
D.事務(wù)數(shù)據(jù)
E.空間數(shù)據(jù)
A.不一致
B.重復(fù)
C.不完整
D.含噪聲
E.維度高
A.矩陣
B.平行坐標(biāo)系
C.星形坐標(biāo)
D.散布圖
E.Chernoff臉
A.忽略元組
B.使用屬性的平均值填充空缺值
C.使用一個(gè)全局常量填充空缺值
D.使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值
E.使用最可能的值填充空缺值
A.統(tǒng)計(jì)
B.計(jì)算機(jī)組成原理
C.礦產(chǎn)挖掘
D.人工智能
最新試題
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。
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。
對(duì)于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對(duì)于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
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。
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(lái)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)。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是,在某些情況下(例如,多項(xiàng)式分布),它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
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。
要將工作申請(qǐng)分為兩類,并使用密度估計(jì)來(lái)檢測(cè)離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類器。
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí),MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。