A、1
B、2
C、3
D、4
A、模型的最大似然估计值是-7.18
B、这组数据用算法迭代15次
C、第四个簇的先验概率是0.14
D、第四个簇的实例数为4
A、这组数据用算法迭代四次
B、产生了三个中心点
C、聚合为3个簇,分别有7,3,4个实例
D、平方和误差为8.928
A、LinearRegression的标准误差比M5P的标准误差小
B、LinearRegression的平均绝对误差比M5P的平均绝对误差小
C、LinearRegression的相对误差比M5P的相对误差小
D、LinearRegression的平均方根误差比M5P的平均方根误差大
A、165
B、21
C、23
D、30
A、Yes
B、No
C、没有结果
D、无法分类
A、Iris-setosa
B、Iris-versicolor
C、Iris-virginica
D、无法分类
A、离散化是将数值属性转换为字符串型属性
B、有监督离散化有两种等宽和等频方法
C、等宽离散化是使实例分布均匀的
D、离散化包括无监督离散化和有监督离散化
A、numeric
B、nominal
C、string
D、decimal
A、Weka可以打开文件格式有.arff、.csv、.xlsx
B、Weka处理的数据集类似于关系数据库横行实例,竖行属性
C、arff是ASCII文件,可以用Word等文本编辑器打开查看
D、@relation 定义数据集名称,@data之后呈现实例,每一行就是一个实例
A、CPU性能预测
B、购物篮分析
C、自动判断鸢尾花类别
D、股票趋势建模
A、K-means
B、Bayes Network
C、C4.5
D、Apriori
A、关联规则发现
B、聚类
C、分类
D、自然语言处理
A、搜索方法
B、属性评估器
C、元分类器
D、规则挖掘
A、GainRatioAttributeEval
B、BestFirst
C、PrincipalComponents
D、SymmetricalUncertAttributeEval
A、Select Attribute
B、SubSample
C、Update
D、Fast scrolling