A.分布的
B.代數(shù)的
C.整體的
D.混合的
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A.空缺值
B.噪聲數(shù)據(jù)
C.不一致數(shù)據(jù)
D.敏感數(shù)據(jù)
A.數(shù)據(jù)壓縮
B.數(shù)據(jù)概化
C.維歸約
D.規(guī)范化
A.設(shè)備異常
B.命名規(guī)則的不一致
C.與其他已有數(shù)據(jù)不一致而被刪除
D.在輸入時,有些數(shù)據(jù)因為得不到重視而沒有被輸入
A.數(shù)據(jù)中的空缺值
B.噪聲數(shù)據(jù)
C.數(shù)據(jù)中的不一致性
D.數(shù)據(jù)中的概念分層
A.平滑
B.聚集
C.數(shù)據(jù)概化
D.規(guī)范化
最新試題
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(yīng)的數(shù)據(jù)。
最大似然估計的一個缺點是,在某些情況下(例如,多項式分布),它可能會返回零的概率估計。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
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。
當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時,隨機森林通常比AdaBoost更好。
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。
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
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。
由于決策樹學會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類,因此它們不可能過度擬合。
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。