A.統(tǒng)計方法
B.鄰近度
C.密度
D.聚類技術(shù)
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A.分類器
B.聚類算法
C.關(guān)聯(lián)分析算法
D.特征選擇算法
A.邊界點
B.質(zhì)心
C.離群點
D.核心點
A.曼哈頓距離
B.平方歐幾里德距離
C.余弦距離
D.Bregman散度
A.層次聚類
B.劃分聚類
C.非互斥聚類
D.模糊聚類
A.組合(ensemble)
B.聚集(aggregate)
C.合并(combination)
D.投票(voting)
最新試題
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)手段來完成。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
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。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
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。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問,但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。