A.空間填充曲線
B.散點圖矩陣
C.平行坐標
D.圓弓分割
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A.標稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
A.算術(shù)平均值
B.截尾均值
C.中位數(shù)
D.眾數(shù)
A.標稱屬性
B.二元屬性
C.序數(shù)屬性
D.數(shù)值屬性
A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.聚類分析
D.演變分析
A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.聚類分析
D.演變分析
最新試題
由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類,因此它們不可能過度擬合。
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。
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,因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
當(dāng)MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時,MAP估計等于ML估計。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)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)。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
當(dāng)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。