問答題比較數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的差異？
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使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
題型：判斷題
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。
題型：判斷題
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。
題型：判斷題
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
題型：判斷題
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
題型：判斷題
由于決策樹學(xué)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。
題型：判斷題
當反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。
題型：判斷題
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。
題型：判斷題
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數(shù)據(jù)。
題型：判斷題
通常，當試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時，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。
題型：判斷題