A.2
B.3
C.3.5
D.5
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A.特征提取
B.特征修改
C.映射數(shù)據(jù)到新的空間
D.特征構(gòu)造
A.嵌入
B.過濾
C.包裝
D.抽樣
A.計(jì)數(shù)屬性
B.離散屬性
C.非對(duì)稱的二元屬性
D.對(duì)稱屬性
A.標(biāo)稱
B.序數(shù)
C.區(qū)間
D.相異
A.標(biāo)稱
B.序數(shù)
C.區(qū)間
D.相異
最新試題
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構(gòu)，甚至編程的形式來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
對(duì)于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對(duì)于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
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(qǐng)分為兩類，并使用密度估計(jì)來檢測離職申請(qǐng)人，我們可以使用生成分類器。
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。
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(huì)成倍的降低訪問時(shí)間。
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。
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí)，無論初始權(quán)重是什么，總是會(huì)找到相同的解（即權(quán)重）。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。