A.探索性數(shù)據(jù)分析
B.建模描述
C.預(yù)測建模
D.尋找模式和規(guī)則
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.頻繁模式挖掘
B.分類和預(yù)測
C.數(shù)據(jù)預(yù)處理
D.數(shù)據(jù)流挖掘
以下兩種描述分別對應(yīng)哪兩種對分類算法的評價標(biāo)準(zhǔn)?()
(1)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少個是小偷的標(biāo)準(zhǔn)。
(2)描述有多少比例的小偷給警察抓了的標(biāo)準(zhǔn)。
A.Precision,Recall
B.Recall,Precision
C.Precision,ROC
D.Recall,ROC
最新試題
使用正則表達(dá)式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號碼。
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
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。
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。
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)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。
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,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。
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。
由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進(jìn)行分類,因此它們不可能過度擬合。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)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。
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(xí)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。