A.規(guī)則集的表達(dá)能力遠(yuǎn)不如決策樹(shù)好
B.基于規(guī)則的分類器都對(duì)屬性空間進(jìn)行直線劃分，并將類指派到每個(gè)劃分
C.無(wú)法被用來(lái)產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型
D.非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集
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A.構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力
B.對(duì)模型的過(guò)分問(wèn)題非常魯棒
C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不適合處理不完整的數(shù)據(jù)
D.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后，添加變量相當(dāng)麻煩
A.F1度量
B.召回率（recall）
C.精度（precision）
D.真正率（ture positive rate，TPR）
A.預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度
B.召回率
C.模型描述的簡(jiǎn)潔度
D.計(jì)算復(fù)雜度
A.其支持度小于閾值
B.都是不讓人感興趣的
C.包含負(fù)模式和負(fù)相關(guān)模式
D.對(duì)異常數(shù)據(jù)項(xiàng)敏感
A.支持度閥值
B.項(xiàng)數(shù)（維度）
C.事務(wù)數(shù)
D.事務(wù)平均寬度
A.數(shù)據(jù)的抽取
B.存儲(chǔ)和管理
C.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)
D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)
A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是數(shù)據(jù)庫(kù)
B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)
C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向業(yè)務(wù)的，支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）
D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持決策而非事務(wù)處理
E.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要目標(biāo)就是幫助分析，做長(zhǎng)期性的戰(zhàn)略制定
A.主成分分析
B.特征提取
C.奇異值分解
D.特征加權(quán)
E.離散化
A.連續(xù)性
B.維度
C.稀疏性
D.分辨率
E.相異性
A.時(shí)序數(shù)據(jù)
B.序列數(shù)據(jù)
C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)
D.事務(wù)數(shù)據(jù)
E.空間數(shù)據(jù)
最新試題
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。
由于決策樹(shù)學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過(guò)度擬合。
任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。
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。