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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
無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
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。
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)。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
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的多個值，并選擇最小化失真度量的值。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
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，MAP估計等于ML估計。
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)。