A.統(tǒng)計
B.計算機組成原理
C.礦產(chǎn)挖掘
D.人工智能
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A.分類
B.回歸
C.模式發(fā)現(xiàn)
D.模式匹配
A.決定要使用的表示的特征和結構
B.決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞
C.選擇一個算法過程使評分函數(shù)最優(yōu)
D.決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實現(xiàn)算法
A.模型
B.模式
C.模范
D.模具
A.JP聚類擅長處理噪聲和離群點,并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇
B.JP算法對高維數(shù)據(jù)效果良好,尤其擅長發(fā)現(xiàn)強相關對象的緊致簇
C.JP聚類是基于SNN相似度的概念
D.JP聚類的基本時間復雜度為O(m)
A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類
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)。
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。
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。
使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。
當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時,隨機森林通常比AdaBoost更好。
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。
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
非結構化數(shù)據(jù)也可以使用關系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據(jù)科學項目的成功。
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。