A.矩陣
B.平行坐標(biāo)系
C.星形坐標(biāo)
D.散布圖
E.Chernoff臉
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A.忽略元組
B.使用屬性的平均值填充空缺值
C.使用一個全局常量填充空缺值
D.使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值
E.使用最可能的值填充空缺值
A.統(tǒng)計
B.計算機組成原理
C.礦產(chǎn)挖掘
D.人工智能
A.分類
B.回歸
C.模式發(fā)現(xiàn)
D.模式匹配
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
最新試題
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構(gòu)，甚至編程的形式來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應(yīng)的存儲系統(tǒng)。
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(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
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)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。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
當(dāng)MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。