判断题数据复制或者备份均是为了从提高数据并发这个角度来设计和实现的。
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通常,当试图从大量观察中学习具有少量状态的HMM时,我们几乎总是可以通过允许更多隐藏状态来增加训练数据的可能性。
题型:判断题
通过统计学可以推测掷两个撒子同时选中3点的几率。
题型:判断题
最大似然估计的一个缺点是,在某些情况下(例如,多项式分布),它可能会返回零的概率估计。
题型:判断题
支持向量机不适合大规模数据。
题型:判断题
如果P(A B)= P(A),则P(A∩B)= P(A)P(B)。
题型:判断题
公司内部收集的数据不存在需要考虑数据隐私的环节。
题型:判断题
假设属性的数量固定,则可以在时间上以线性方式学习基于高斯的贝叶斯最优分类器,而该数量是数据集中记录的数量。
题型:判断题
由于决策树学会了对离散值输出而不是实值函数进行分类,因此它们不可能过度拟合。
题型:判断题
对于文本数据和多媒体数据进行特征提取是为了方便对于这类数据的观察和理解。
题型:判断题
无论质心的初始化如何,K-Means始终会给出相同的结果。
题型:判断题