A.概念分層
B.離散化
C.分箱
D.直方圖
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A.孤立點(diǎn)
B.空缺值
C.測(cè)量變量中的隨即錯(cuò)誤或偏差
D.數(shù)據(jù)變換引起的錯(cuò)誤
A.空間填充曲線
B.散點(diǎn)圖矩陣
C.平行坐標(biāo)
D.圓弓分割
A.標(biāo)稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
A.算術(shù)平均值
B.截尾均值
C.中位數(shù)
D.眾數(shù)
A.標(biāo)稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
最新試題
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
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)。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
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(gè)角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。
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。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來完成。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。