A.二分K均值
B.MST
C.Chameleon
D.組平均
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A.MIN(單鏈)
B.MAX(全鏈)
C.組平均
D.Chameleon
A.高維性
B.規(guī)模
C.稀疏性
D.噪聲和離群點(diǎn)
A.精度
B.Rand統(tǒng)計(jì)量
C.Jaccard系數(shù)
D.召回率
A.輪廓系數(shù)
B.共性分類(lèi)相關(guān)系數(shù)
C.熵
D.F度量
A.規(guī)則集的表達(dá)能力遠(yuǎn)不如決策樹(shù)好
B.基于規(guī)則的分類(lèi)器都對(duì)屬性空間進(jìn)行直線(xiàn)劃分,并將類(lèi)指派到每個(gè)劃分
C.無(wú)法被用來(lái)產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型
D.非常適合處理類(lèi)分布不平衡的數(shù)據(jù)集
最新試題
選擇用于k均值聚類(lèi)的聚類(lèi)數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值,并選擇最小化失真度量的值。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
完整性,一致性,時(shí)效性,唯一性,有效性,準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
給定用于2類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題的線(xiàn)性可分離數(shù)據(jù)集,線(xiàn)性SVM優(yōu)于感知器,因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類(lèi)精度。
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)。
由于分類(lèi)是回歸的一種特殊情況,因此邏輯回歸是線(xiàn)性回歸的一種特殊情況。
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。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。