A、朴素贝叶斯
B、隐马尔科夫模型
C、线性回归模型
D、深度信念网络
A、数据预处理
B、特征工程
C、机器学习算法
D、模型集成
A、批处理;
B、实时计算;
C、机器学习模型;
D、交互式查询;
A、EM算法是常用的估计参数隐变量的利器
B、EM算法即是期望最大化算法
C、EM算法常被用来学习高斯混合模型的参数
D、EM算法是一种迭代式的方法
A、随机森林是减少模型的方差,而GBDT是减少模型的偏差
B、组成随机森林的树可以并行生成,而GBDT是串行生成
C、随机森林的结果是多数表决表决的,而GBDT则是多棵树累加之和
A、增加模型复杂度
B、增加样本数量
C、去除噪声
D、正则化
A、数据模型
B、概念模型
C、层次模型
D、关系模型
是
否
A、简便
B、评估成本较大
C、复杂
D、整合效应差
A、内容分析法
B、成本效果法
C、程序分析法
D、逻辑模型法
A、确定E-R模型
B、确定各实体主键
C、分析时间效率
D、数据字典设计