判斷題數(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。
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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。
題型:判斷題
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
題型:判斷題
假設屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學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。
題型:判斷題
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
題型:判斷題
由于決策樹學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。
題型:判斷題
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值,并選擇最小化失真度量的值。
題型:判斷題
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
題型:判斷題
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通常能夠在訓練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
題型:判斷題
任務調(diào)度系統(tǒng)的設計與實現(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)。
題型:判斷題
要將工作申請分為兩類,并使用密度估計來檢測離職申請人,我們可以使用生成分類器。
題型:判斷題