A.孤立點
B.空缺值
C.測量變量中的隨即錯誤或偏差
D.數(shù)據變換引起的錯誤
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A.空間填充曲線
B.散點圖矩陣
C.平行坐標
D.圓弓分割
A.標稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
A.算術平均值
B.截尾均值
C.中位數(shù)
D.眾數(shù)
A.標稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
A.關聯(lián)分析
B.分類和預測
C.聚類分析
D.演變分析
最新試題
數(shù)據存儲體系中并不牽扯計算機網絡這一環(huán)節(jié)。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
經常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據科學項目的成功。
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)據集中記錄的數(shù)量。
數(shù)據壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據處理的速度加快。
當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。
數(shù)據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。
無論質心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。
根據數(shù)據科學家與數(shù)據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)據的范圍以及種類，然后數(shù)據工程師使用數(shù)據收集工具，架構，甚至編程的形式來進行數(shù)據收集的工作，然后并把數(shù)據收集的數(shù)據放置到對應的存儲系統(tǒng)。