A.規(guī)則集的表達能力遠不如決策樹好
B.基于規(guī)則的分類器都對屬性空間進行直線劃分，并將類指派到每個劃分
C.無法被用來產生更易于解釋的描述性模型
D.非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集
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A.構造網(wǎng)絡費時費力
B.對模型的過分問題非常魯棒
C.貝葉斯網(wǎng)絡不適合處理不完整的數(shù)據(jù)
D.網(wǎng)絡結構確定后，添加變量相當麻煩
A.F1度量
B.召回率（recall）
C.精度（precision）
D.真正率（ture positive rate，TPR）
A.預測準確度
B.召回率
C.模型描述的簡潔度
D.計算復雜度
A.其支持度小于閾值
B.都是不讓人感興趣的
C.包含負模式和負相關模式
D.對異常數(shù)據(jù)項敏感
A.支持度閥值
B.項數(shù)（維度）
C.事務數(shù)
D.事務平均寬度
最新試題
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。
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)質量的六個維度指標。
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。
無論質心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。
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。
公司內部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
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。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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。
當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。