判断题任何对数据处理与存储系统的操作均需要记录,这符合数据安全的要求。
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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。
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数据索引是保证数据处理高性能的软件角度的一种手段,不做数据索引的数据访问是线性访问,但是做了索引的数据访问会成倍的降低访问时间。
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当数据集标签错误的数据点时,随机森林通常比AdaBoost更好。
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当反向传播算法运行到达到最小值时,无论初始权重是什么,总是会找到相同的解(即权重)。
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使决策树更深将确保更好的拟合度,但会降低鲁棒性。
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数据压缩与解压缩可以使得数据处理的速度加快。
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如果P(A B)= P(A),则P(A∩B)= P(A)P(B)。
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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。
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