填空題雪花型模式是對()維表的進一步層次化和規(guī)范化來消除冗余的數(shù)據(jù)。
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當反向傳播算法運行到達到最小值時,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
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
題型:判斷題
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。
題型:判斷題
訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。
題型:判斷題
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
題型:判斷題
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
假設(shè)屬性的數(shù)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(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
題型:判斷題
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。
題型:判斷題
數(shù)據(jù)復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。
題型:判斷題
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
題型:判斷題