A.KNN
B.SVM
C.Bayes
D.神經(jīng)網(wǎng)絡
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A.DBSCAN
B.C4.5
C.K-Mean
D.EM
A.與同一時期其他數(shù)據(jù)對比
B.可視化
C.基于模板的方法
D.主觀興趣度量
A.系數(shù)
B.幾率
C.Cohen度量
D.興趣因子
A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數(shù)據(jù)項挖掘
D.頻繁模式挖掘
A.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>,t=<{2},{3,6},{8}>
B.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>,t=<{2},{8}>
C.s=<{1,2},{3,4}>,t=<{1},{2}>
D.s=<{2,4},{2,4}>,t=<{2},{4}>
最新試題
任務調(diào)度系統(tǒng)的設計與實現(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從目標源獲取數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā),才能源源不斷地獲取對應的數(shù)據(jù)。
無論質心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結果。
當反向傳播算法運行到達到最小值時,無論初始權重是什么,總是會找到相同的解(即權重)。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
訓練神經(jīng)網(wǎng)絡具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。
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。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡這一環(huán)節(jié)。
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
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。