| 題目 |
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| 無量綱化,也稱為數(shù)據(jù)的規(guī)范化,是指不同指標之間由于存在量綱不同致其不具可比性,故首先需將指標進行無量... |
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| 特征選擇(Feature Selection)和特征提取(Feature Extraction)是特... |
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| 包裹式特征選擇法的特征選擇過程與學習器相關,使用學習器的性能作為特征選擇的評價準則,選擇最有利于學習... |
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| 在機器學習中，特征學習或表征學習是學習一個特征的技術的集合：將原始數(shù)據(jù)轉換成為能夠被機器學習來有效開... |
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| 自然語言處理(NLP)是計算機科學,人工智能,語言學關注計算機和人類(自然)語言之間的相互作用的領域... |
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| 法則式分詞是一種機械分詞方法,主要通過維護詞典,在切分語句時,將語句的每個字符串與詞典中的詞進行逐一... |
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| 以下該關于自然語言處理的逐項反轉法的說法，正確的是？ |
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| 在中文的自然語言處理工作中，以下屬于建立關鍵詞的程序是？ |
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| 文件語意的抽取層次可以是以什么為單位？ |
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| 奇異值分解(Singular Value Decomposition,以下簡稱SVD)是在機器學習領... |
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| 有監(jiān)督學習是從標簽化訓練數(shù)據(jù)集中推斷出函數(shù)的機器學習任務。以下算法中，屬于有監(jiān)督算法的是（） |
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| 樸素貝葉斯分類器是一系列以假設特征之間強（樸素）獨立下運用貝葉斯定理為基礎的簡單概率分類器。樸素貝葉... |
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| 決策樹（Decision Tree）是一種簡單易用的非參數(shù)分類器，通常可以用來解決何種問題？ |
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| 決策樹歸納算法可以適用于多種不同類型的屬性，決策樹歸納算法適用于以下哪種類型的屬性？ |
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| 決策樹建模時一個必要的步驟是決策樹的修剪，下列選項是決策樹需要修剪原因的有？ |
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| 以下哪些算法，可以用神經(jīng)網(wǎng)絡去構造？ |
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| K-Means算法是無監(jiān)督的聚類算法,它實現(xiàn)起來比較簡單,聚類效果也不錯,因此應用很廣泛。下列有關K... |
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| Apriori算法是常用的用于挖掘出數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則的算法,它用來找出數(shù)據(jù)值中頻繁出現(xiàn)的數(shù)據(jù)集合,找出這... |
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| 請問要符合什么條件才可被稱為關聯(lián)規(guī)則 ? |
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| 可以降低產(chǎn)生頻繁項集計算復雜度的方法有？ |
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