A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測(cè)
C.聚類分析
D.孤立點(diǎn)分析
E.演變分析
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你可能感興趣的試題
A.所涉及的算法的復(fù)雜性
B.所涉及的數(shù)據(jù)量
C.計(jì)算結(jié)果的表現(xiàn)形式
D.是否使用了人工智能技術(shù)
A.目標(biāo)市場(chǎng)分析
B.購物籃分析
C.模式識(shí)別
D.信用卡欺詐檢測(cè)
A.二分K均值
B.MST
C.Chameleon
D.組平均
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)
最新試題
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
要將工作申請(qǐng)分為兩類，并使用密度估計(jì)來檢測(cè)離職申請(qǐng)人，我們可以使用生成分類器。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。
任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
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)。
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。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來完成。
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)。