A.構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力
B.對模型的過分問題非常魯棒
C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不適合處理不完整的數(shù)據(jù)
D.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后,添加變量相當(dāng)麻煩
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A.F1度量
B.召回率(recall)
C.精度(precision)
D.真正率(ture positive rate,TPR)
A.預(yù)測準(zhǔn)確度
B.召回率
C.模型描述的簡潔度
D.計(jì)算復(fù)雜度
A.其支持度小于閾值
B.都是不讓人感興趣的
C.包含負(fù)模式和負(fù)相關(guān)模式
D.對異常數(shù)據(jù)項(xiàng)敏感
A.支持度閥值
B.項(xiàng)數(shù)(維度)
C.事務(wù)數(shù)
D.事務(wù)平均寬度
A.數(shù)據(jù)的抽取
B.存儲和管理
C.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)
D.數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
最新試題
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時(shí)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)。
由于決策樹學(xué)會(huì)了對離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類,因此它們不可能過度擬合。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)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(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會(huì)降低魯棒性。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí),MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
要將工作申請分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測離職申請人,我們可以使用生成分類器。
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。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄,這符合數(shù)據(jù)安全的要求。