A.布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則和量化關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.單維關(guān)聯(lián)規(guī)則和多維關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.單層關(guān)聯(lián)規(guī)則和多層關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.簡答關(guān)聯(lián)規(guī)則和復(fù)雜關(guān)聯(lián)規(guī)則
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A.單維關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.多維關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.混合維關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.不是一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則
A.概念描述
B.分類和預(yù)測
C.聚類分析
D.演變分析
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
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），它可能會返回零的概率估計(jì)。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)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(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
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。
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。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
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(shí)間。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。
要將工作申請分為兩類，并使用密度估計(jì)來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。