A.二分K均值
B.MST
C.Chameleon
D.組平均
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A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Chameleon
A.高維性
B.規(guī)模
C.稀疏性
D.噪聲和離群點
A.精度
B.Rand統(tǒng)計量
C.Jaccard系數(shù)
D.召回率
A.輪廓系數(shù)
B.共性分類相關(guān)系數(shù)
C.熵
D.F度量
A.規(guī)則集的表達能力遠不如決策樹好
B.基于規(guī)則的分類器都對屬性空間進行直線劃分，并將類指派到每個劃分
C.無法被用來產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型
D.非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集
最新試題
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數(shù)據(jù)。
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。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。
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。
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。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)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(gòu)，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(yīng)的存儲系統(tǒng)。
通常，當試圖從大量觀察中學(xué)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(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。