A.分類
B.回歸
C.模式發(fā)現(xiàn)
D.模式匹配
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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.選擇一個算法過程使評分函數(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現(xiàn)算法
A.模型
B.模式
C.模范
D.模具
A.JP聚類擅長處理噪聲和離群點，并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇
B.JP算法對高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長發(fā)現(xiàn)強相關(guān)對象的緊致簇
C.JP聚類是基于SNN相似度的概念
D.JP聚類的基本時間復(fù)雜度為O（m）
A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類
A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH
最新試題
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。
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。
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。
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(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
通常，當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。
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。
完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標。
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。
由于決策樹學(xué)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。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)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)。