下面的散點(diǎn)圖顯示哪種屬性相關(guān)性？（）
A.不相關(guān)；
B.正相關(guān)；
C.負(fù)相關(guān)；
D.先正相關(guān)然后負(fù)相關(guān)
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對于下圖所示的正傾斜數(shù)據(jù)，中位數(shù)、平均值、眾數(shù)三者之間的關(guān)系是（）
A.中位數(shù)=平均值=眾數(shù)；
B.中位數(shù)＞平均值＞眾數(shù)；
C.平均值＞中位數(shù)＞眾數(shù)；
D.眾數(shù)＞中位數(shù)＞平均值
最新試題
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
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。
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)。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性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)更好的分類精度。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí)，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
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。