A.標稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
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C.演變分析
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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的數(shù)據(jù)。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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。
管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù),這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
假設屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學習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。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
完整性,一致性,時效性,唯一性,有效性,準確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。