判斷題數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的組成部分包括數(shù)據(jù)倉庫,倉庫管理,數(shù)據(jù)抽取,分析工具等四個部分。()
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選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)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。
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無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
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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。
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要將工作申請分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測離職申請人,我們可以使用生成分類器。
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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?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。
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管理員不需要驗(yàn)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。
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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。
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當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時,無論初始權(quán)重是什么,總是會找到相同的解(即權(quán)重)。
題型:判斷題
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
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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。
題型:判斷題