判斷題假設屬性的數(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。
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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
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
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使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。
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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)。
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要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。
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訓練神經(jīng)網(wǎng)絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。
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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。
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
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
題型：判斷題
非結構化數(shù)據(jù)也可以使用關系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
題型：判斷題