A.填補(bǔ)數(shù)據(jù)種的空缺值
B.集成多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)
C.得到數(shù)據(jù)集的壓縮表示
D.規(guī)范化數(shù)據(jù)
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A.概念分層
B.離散化
C.分箱
D.直方圖
A.孤立點(diǎn)
B.空缺值
C.測(cè)量變量中的隨即錯(cuò)誤或偏差
D.數(shù)據(jù)變換引起的錯(cuò)誤
A.空間填充曲線
B.散點(diǎn)圖矩陣
C.平行坐標(biāo)
D.圓弓分割
A.標(biāo)稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
A.算術(shù)平均值
B.截尾均值
C.中位數(shù)
D.眾數(shù)
最新試題
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)。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來完成。
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。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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)。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個(gè)角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
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)。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。