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下面的散點(diǎn)圖顯示哪種屬性相關(guān)性？（）
A.不相關(guān)；
B.正相關(guān)；
C.負(fù)相關(guān)；
D.先正相關(guān)然后負(fù)相關(guān)
對于下圖所示的正傾斜數(shù)據(jù)，中位數(shù)、平均值、眾數(shù)三者之間的關(guān)系是（）
A.中位數(shù)=平均值=眾數(shù)；
B.中位數(shù)＞平均值＞眾數(shù)；
C.平均值＞中位數(shù)＞眾數(shù)；
D.眾數(shù)＞中位數(shù)＞平均值
最新試題
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。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
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(shí)，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。
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
任何對數(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)。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
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。