A.概念描述
B.分類和預(yù)測
C.聚類分析
D.演變分析
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.劃分的方法
B.基于模型的方法
C.基于密度的方法
D.層次的方法
A.Euclidean距離
B.Manhattan距離
C.Eula距離
D.Minkowski距離
A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
A.分類和聚類都是有指導(dǎo)的學(xué)習
B.分類和聚類都是無指導(dǎo)的學(xué)習
C.分類是有指導(dǎo)的學(xué)習，聚類是無指導(dǎo)的學(xué)習
D.分類是無指導(dǎo)的學(xué)習，聚類是有指導(dǎo)的學(xué)習
A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
最新試題
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。
由于決策樹學(xué)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。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
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)。
經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(xué)習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。
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
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，因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。