A.分類和聚類都是有指導的學習
B.分類和聚類都是無指導的學習
C.分類是有指導的學習,聚類是無指導的學習
D.分類是無指導的學習,聚類是有指導的學習
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A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
A.OLTP系統(tǒng)主要用于管理當前數據,而OLAP系統(tǒng)主要存放的是歷史數據
B.在數據的存取上,OLTP系統(tǒng)比OLAP系統(tǒng)有著更多的寫操作
C.對OLTP系統(tǒng)上的數據訪問量往往比對OLAP系統(tǒng)的數據訪問量要大得多
D.OLAP系統(tǒng)中往往存放的是匯總的數據,而OLTP系統(tǒng)中往往存放詳細的數據
A.企業(yè)倉庫
B.數據集市
C.虛擬倉庫
D.信息倉庫
A.數據源
B.數據倉庫服務器
C.OLAP服務器
D.前端工具
A.信息處理
B.互聯(lián)網搜索
C.分析處理
D.數據挖掘
最新試題
選擇用于k均值聚類的聚類數k的一種好方法是嘗試k的多個值,并選擇最小化失真度量的值。
任務調度系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)才能使得數據收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數據。
假設屬性的數量固定,則可以在時間上以線性方式學習基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器,而該數量是數據集中記錄的數量。
當MAP中使用的先驗是參數空間上的統(tǒng)一先驗時,MAP估計等于ML估計。
訓練神經網絡具有過度擬合訓練數據的潛在問題。
完整性,一致性,時效性,唯一性,有效性,準確性是衡量數據質量的六個維度指標。
任何對數據處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄,這符合數據安全的要求。
由于決策樹學會了對離散值輸出而不是實值函數進行分類,因此它們不可能過度擬合。
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
要將工作申請分為兩類,并使用密度估計來檢測離職申請人,我們可以使用生成分類器。