A.輪廓系數(shù)
B.共性分類相關(guān)系數(shù)
C.熵
D.F度量
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A.規(guī)則集的表達(dá)能力遠(yuǎn)不如決策樹好
B.基于規(guī)則的分類器都對(duì)屬性空間進(jìn)行直線劃分，并將類指派到每個(gè)劃分
C.無(wú)法被用來(lái)產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型
D.非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集
A.構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力
B.對(duì)模型的過(guò)分問(wèn)題非常魯棒
C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不適合處理不完整的數(shù)據(jù)
D.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后，添加變量相當(dāng)麻煩
A.F1度量
B.召回率（recall）
C.精度（precision）
D.真正率（ture positive rate，TPR）
A.預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度
B.召回率
C.模型描述的簡(jiǎn)潔度
D.計(jì)算復(fù)雜度
A.其支持度小于閾值
B.都是不讓人感興趣的
C.包含負(fù)模式和負(fù)相關(guān)模式
D.對(duì)異常數(shù)據(jù)項(xiàng)敏感
最新試題
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。
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(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
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。
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)。
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。
由于決策樹學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過(guò)度擬合。
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。