()是在没有给定划分类的情况下,根据信息相似度进行操作的一种方法,因此又称为无指导的学习。
A.回归
B.聚类
C.分类
D.关联规则
A.回归
B.聚类
C.分类
D.关联规则
第1题
A.神经网络(NeuralNetwork)是通过数学算法来模仿人脑思维的抽象计算模型,它是数据挖掘中机器学习的典型代表
B.回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具
C.贝叶斯分类方法(BayesianClassifier)是非常成熟的统计学分类方法,它主要用来预测类成员间关系的可能性
D.关联规则经过划分后,每个群组内部各对象间的相似度会很高,而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度
第2题
A、给定标签
B、离散
C、分类
D、回归
第3题
A.自然语言处理
B.回归分析
C.聚类分析
D.关联分析
第6题
A.回归是一种无监督学习、分类学习是有监督学习
B.两者均是学习输入变量和输出变量之间潜在关系模型
C.在分类模型中,学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间
D.在回归分析中,学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间
第9题
A.识别垃圾邮件这一过程,是基于对海量邮件的学习,对相似度高的邮件进行标签标记,从而进行判断,这一方法被称为监督学习
B.识别垃圾邮件这一过程,是基于对海量邮件的学习,对相似度高的邮件进行标签标记,从而进行判断,这一方法被称为非监督学习
C.自动识别垃圾邮件这一过程应用了机器学习
D.邮箱能100%的识别垃圾邮箱,完全不会出错
第10题
A.α-β剪枝技术
B.A*算法
C.最小二乘法
D.线性回归
第11题
A.回归直线法可以在没有历史成本数据、历史成本数据不可靠或者需要对历史成本分析结论进行验证的情况下使用
B.回归直线法的优点是计算精确
C.回归直线法,用数学上的最小平方法原理,计算能代表平均成本水平的直线截距和斜率,以其作为固定成本和单位变动成本的一种成本估计方法
D.回归直线法的缺点是比较繁琐