A.傅立葉變換
B.特征加權(quán)
C.漸進(jìn)抽樣
D.維歸約
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A.2
B.3
C.3.5
D.5
A.特征提取
B.特征修改
C.映射數(shù)據(jù)到新的空間
D.特征構(gòu)造
A.嵌入
B.過濾
C.包裝
D.抽樣
A.計(jì)數(shù)屬性
B.離散屬性
C.非對(duì)稱的二元屬性
D.對(duì)稱屬性
A.標(biāo)稱
B.序數(shù)
C.區(qū)間
D.相異
最新試題
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
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)。
對(duì)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(duì)于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
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)。
任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄,這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
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?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。
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)。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定,則可以在時(shí)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。
完整性,一致性,時(shí)效性,唯一性,有效性,準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
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)。