A.概念描述
B.分類和預(yù)測(cè)
C.聚類分析
D.演變分析
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A.劃分的方法
B.基于模型的方法
C.基于密度的方法
D.層次的方法
A.Euclidean距離
B.Manhattan距離
C.Eula距離
D.Minkowski距離
A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
A.分類和聚類都是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
B.分類和聚類都是無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
C.分類是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，聚類是無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
D.分類是無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，聚類是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
最新試題
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)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(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
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。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
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。
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí)，無論初始權(quán)重是什么，總是會(huì)找到相同的解（即權(quán)重）。
任何對(duì)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。
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)。
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(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。