判斷題選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值,并選擇最小化失真度量的值。
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通常,當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí),我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
題型:判斷題
通過統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
題型:判斷題
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。
題型:判斷題
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)。
題型:判斷題
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。
題型:判斷題
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(gè)值,并選擇最小化失真度量的值。
題型:判斷題
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
題型:判斷題
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
題型:判斷題
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
題型:判斷題
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
題型:判斷題