最新試題
數(shù)據壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據處理的速度加快。
題型：判斷題
根據數(shù)據科學家與數(shù)據工程師對于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據的范圍以及種類，然后數(shù)據工程師使用數(shù)據收集工具，架構，甚至編程的形式來進行數(shù)據收集的工作，然后并把數(shù)據收集的數(shù)據放置到對應的存儲系統(tǒng)。
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
由于決策樹學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。
題型：判斷題
數(shù)據索引是保證數(shù)據處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據索引的數(shù)據訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據訪問會成倍的降低訪問時間。
題型：判斷題
通常，當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據的可能性。
題型：判斷題
任務調度系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)才能使得數(shù)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(shù)據。
題型：判斷題
當數(shù)據集標簽錯誤的數(shù)據點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。
題型：判斷題
公司內部收集的數(shù)據不存在需要考慮數(shù)據隱私的環(huán)節(jié)。
題型：判斷題
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
題型：判斷題