多項(xiàng)選擇題尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總結(jié)了數(shù)據(jù)的某一特征的表示,這個(gè)過程包括了以下哪些步驟?()

A.決定要使用的表示的特征和結(jié)構(gòu)
B.決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞
C.選擇一個(gè)算法過程使評(píng)分函數(shù)最優(yōu)
D.決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實(shí)現(xiàn)算法


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2.單項(xiàng)選擇題下面關(guān)于Jarvis-Patrick(JP)聚類算法的說法不正確的是()。

A.JP聚類擅長處理噪聲和離群點(diǎn),并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇
B.JP算法對(duì)高維數(shù)據(jù)效果良好,尤其擅長發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)對(duì)象的緊致簇
C.JP聚類是基于SNN相似度的概念
D.JP聚類的基本時(shí)間復(fù)雜度為O(m)

4.單項(xiàng)選擇題以下哪個(gè)聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法()。

A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH

5.單項(xiàng)選擇題關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn),下面說法正確的是()。

A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn),或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí),混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會(huì)存在問題

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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。

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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。

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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(gè)值,并選擇最小化失真度量的值。

題型: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(huì)成倍的降低訪問時(shí)間。

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公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

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由于決策樹學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類,因此它們不可能過度擬合。

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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)。

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要將工作申請(qǐng)分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類器。

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非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)。

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