A. 学习贝叶斯网络的概率 B. EM-聚类 C. 训练HMM D. 以上均可
A. 通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标。 B. 列出优化目标函数，通过方法计算出最优值 C. 列出优化目标函数，通过数值优化方法计算出最优值 D. 列出优化目标函数，通过坐标下降方法计算出最优值
A. K-means B. single-linkage C. Expectation-Maximum D. 以上都有
A. 决策树 B. KNN C. PCA D. K-means
A. 依据某个准则对项目进行排序 B. 将其映射到低维空间来简化输入 C. 预测每个项目的实际值 D. 对数据对象进行分组
A. 聚类、降维 B. 回归、迭代 C. 分类、抽象 D. 派生、推荐
A. 主成分分析方法一种数据降维的方法 B. 通过主成分分析，可以将多个变量缩减为少数几个新的变量，而信息并没有损失，或者说信息损失很少 C. 通过主成分分析，可以用较少的新的指标来代替原来较多的指标反映的信息，并且新的指标之间是相互独立的 D. 主成分分析是数据增维的方法
A. 只有方阵能进行奇异值分解 B. 只有非奇异矩阵能进行奇异值分解 C. 任意矩阵都能进行奇异值分解 D. 对称矩阵的奇异值就是其特征值
A. 算法开始时，K-Means算法需要指定质心 B. K-Means算法的效果不受初始质心选择的影响 C. K-Means算法需要计算样本与质心之间的距离 D. K-means属于无监督学习
A. 样本分布独立性 B. 属性条件独立性 C. 后验概率已知 D. 先验概率已知
微信支付 
支付宝支付