精华内容
下载资源
问答
  • 以下不属于IPO模型的是:

    千次阅读 2020-12-21 12:00:12
    【单选题】世界上第一条高速铁路是【单选题】在Python中,用于获取用户输入的函数是:【判断题】互联网上图片常见格式有GIF和JPEG格式,请问这两种格式属于矢量图吗?【单选题】中国第一条高速铁路是【单选题】高速...

    【单选题】世界上第一条高速铁路是

    【单选题】在Python中,用于获取用户输入的函数是:

    【判断题】互联网上图片常见格式有GIF和JPEG格式,请问这两种格式属于矢量图吗?

    【单选题】中国第一条高速铁路是

    【单选题】高速铁路的定义是:

    【判断题】物流运输系统结构形式中的串联结构也被称为多式联运

    【单选题】在 Java 中,一个类可同时定义许多同名的方法,这些方法的形式参数个数、类型或顺序各不相同,传回的值也可以不相同。这种面向对象程序的特性称为( )。

    【单选题】Who will appear in the upstream?A. buyers B. producers C. both buyers and producers D neither

    【单选题】Where is procurement management placed in the supply chain?A: upstream B. midstream C. downstream

    【单选题】在家畜的四肢中,相对远离躯干的一端称( )。

    【单选题】在罗切斯特房间放火,并撕毁简爱婚纱的是

    【单选题】世界上一次建成投入使用最长的高速铁路是

    【判断题】微生物所包括的都是一些小型、简单的单细胞生物。

    【单选题】下列说法中,哪一个是正确的?

    【单选题】Guido Van Rossum正式对外发布Python版本的年份是:

    【单选题】关于简爱的性格哪项描写不对

    【单选题】定义类 A 如下,下面( )是对构造函数的正确重载。class A{int a,b,c;public A(int x,int y, int z) {a=x;b=y;c=z;}}

    【单选题】哪个选项给出的保留字不直接用于表示分支结构?

    【多选题】下面的那些家电用到了传感器?

    【单选题】《简.爱》的创作风格不包括

    【单选题】被誉为细菌学奠基人的微生物学家是( )。

    【单选题】我国学者汤飞凡教授的( )分离和确证的研究成果,是一项具有国际领先水平的开创性成果。

    【单选题】人类已消灭的第一个传染病是( )。

    【单选题】请问光波属于下面哪一种波?

    【单选题】当今,一种新的瘟疫正在全球蔓延,它是由病毒引起的( )。

    【单选题】已知下面4个元件的参数及伏安关系,其中不具有时不变特性的是( )

    【填空题】电子商务的首要问题是——问题

    【单选题】以下不属于IPO模型的是:

    【单选题】下面不属于Python保留字的是:

    【判断题】向科赫建议用性能优良的琼脂取代明胶作固体培养基中的凝固剂的人,是科赫夫人。

    【单选题】哪个国家创造了高速铁路的最高试验速度记录?

    【单选题】下面哪个选项是可见光的波长范围?

    【单选题】Z+Z* = ?

    【填空题】矢状面可以将畜体分割为( )和( )两部分。

    【单选题】字符串是一个字符序列,给字符串s,以下表示s从右侧向左第三个字符的是:

    【单选题】微生物的五大特性的基础是( )。

    【单选题】以下关于Python语言中“缩进”说法正确的是:

    【单选题】The accounting concept which requires assets to be valued at their net book value, rather than their ‘break-up’ value is the

    【单选题】以下不是Python数据类型的是:

    【判断题】集装箱选箱时需要充分利用箱容和载重

    【单选题】我国第一条300公里时速的高速线路是

    【单选题】法国学者Calmette因从中国的小曲中分离到一株糖化力很强的( ),才发明了酒精发酵的阿米露法。

    【单选题】从原理看,纸层析属于:

    【判断题】1676年,荷兰的列文虎克最先用自制的复式显微镜看到了细菌等微生物。

    【填空题】作解剖定位时,家畜前、后肢的后面分别称为( )和( )。

    【单选题】安东尼·列文虎克制造的显微镜放大倍数为( )倍,利用这种显微镜,他清楚地看见了细菌和原生生物。

    【多选题】在中国煤的主要用途包括?

    【多选题】From the perspective of the production enterprise (the content is more extensive), any differences? Compared to the buyers’?A.the selection ofsuppliersB.the decision and analysis of commodity pricesC.the analysis of product qualityD.the quantity and time of purchases

    【单选题】列文虎克因在17世纪发现了微生物,故被人们誉为( )。

    【单选题】利用print()格式化输出,哪个选项用于控制浮点数的小数点后两位输出?

    展开全文
  • problem下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势( )A.特征灵活B.速度快C.可容纳较多上下文信息D.全局最优答案:BanalysisHMM:隐马尔可夫模型MEMM: 最大熵隐马尔可夫模型CRF:条件随机场这三个模型都可以用来...

    感想

    CRF,HMM和HEMM我也用心的学过,可能公式没有怎么推过,这三个模型还是蛮复杂的,搞得我现在有点生疏,我这里也整理一下,方便后面的复习。

    problem

    下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势( )

    A.特征灵活

    B.速度快

    C.可容纳较多上下文信息

    D.全局最优

    答案:B

    analysis

    HMM:隐马尔可夫模型

    MEMM: 最大熵隐马尔可夫模型

    CRF:条件随机场

    这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化,而CRF模型中,统计了全局概率,在 做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。

    举个例子,对于一个标注任务,“我爱北京天安门“,

                                      标注为" s s  b  e b c e"

    对于HMM的话,其判断这个标注成立的概率为 P= P(s转移到s)*P('我'表现为s)* P(s转移到b)*P('爱'表现为s)* ...*P().训练时,要统计状态转移概率矩阵和表现矩阵。

    对于MEMM的话,其判断这个标注成立的概率为 P= P(s转移到s|'我'表现为s)*P('我'表现为s)* P(s转移到b|'爱'表现为s)*P('爱'表现为s)*..训练时,要统计条件状态转移概率矩阵和表现矩阵。

    对于CRF的话,其判断这个标注成立的概率为 P= F(s转移到s,'我'表现为s)....F为一个函数,是在全局范围统计归一化的概率而不是像MEMM在局部统计归一化的概率。
    优点:

    (1)CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件,因而可以容纳任意的上下文信息。和HMM相比,特征设计灵活(与ME一样) 

    (2)同时,和MEMM相比,由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率,它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置(Label-bias)的缺点。

    (3)和MEMM相比,CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下,计算整个标记序列的联合概率分布,而不是在给定当前状态条件下,定义下一个状态的状态分布。

    缺点:训练代价大、复杂度高

    介绍到这里,就可以得出结论了,如果想了解深入的话,请往下继续看:

    HMM模型中存在两个假设:一是输出观察值之间严格独立,二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(一阶马尔可夫模型)。

    MEMM模型克服了观察值之间严格独立产生的问题,但是由于状态之间的假设理论,使得该模型存在标注偏置问题。

    CRF模型解决了标注偏置问题,去除了HMM中两个不合理的假设。当然,模型相应得也变复杂了。

    HMM

    HMM模型将标注看作马尔可夫链,一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模,其中每个标记对应一个概率函数。HMM是一种产生式模型(generative model),定义了联合概率分布 ,

      其中x和y分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。为了能够定义这种联合概率分布,产生式模型需要枚举出所有可能的观察序列,这在实际运算过程中很困难,因为我们需要将观察序列的元素看做是彼此孤立的个体即假设每个元素彼此独立,任何时刻的观察结果只依赖于该时刻的状态。
         HMM模型的这个假设前提在比较小的数据集上是合适的,但实际上在大量真实语料中观察序列更多的是以一种多重的交互特征形式表现,观察元素之间广泛存在长程相关性。

      在命名实体识别的任务中,由于实体本身结构所具有的复杂性,利用简单的特征函数往往无法涵盖所有的特性,这时HMM的假设前提使得它无法使用复杂特征(它无法使用多于一个标记的特征。)

    MEMM

      最大熵模型可以使用任意的复杂相关特征,在性能上最大熵分类器超过了Byaes分类器。但是,作为一种分类器模型,这两种方法有一个共同的缺点:
      每个词都是单独进行分类的,标记之间的关系无法得到充分利用,具有马尔可夫链的HMM模型可以建立标记之间的马尔可夫关联性,这是最大熵模型所没有的。 

      最大熵模型的优点:

          首先,最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型;

      其次,最大熵统计模型可以灵活地设置约束条件,通过约束条件的多少可以调节模型对未知数据的适应度和对已知数据的拟合程度;
      再次,它还能自然地解决了统计模型中参数平滑的问题。 

      最大熵模型的不足:

          首先,最大熵统计模型中二值化特征只是记录特征的出现是否,而文本分类需要知道特征的强度,因此,它在分类方法中不是最优的;

      其次,由于算法收敛的速度较慢,所以导致最大熵统计模型它的计算代价较大,时空开销大;再次,数据稀疏问题比较严重。 
      最大熵马尔科夫模型把HMM模型和maximum-entropy模型的优点集合成一个产生式模型,这个模型允许状态转移概率依赖于序列中彼此之间非独立的特征上,
      从而将上下文信息引入到模型的学习和识别过程中,提高了识别的精确度,召回率也大大的提高,有实验证明,这个新的模型在序列标注任务上表现的比HMM和无状态的最大熵模型要好得多。

    CRF

      CRF模型的特点:

           首先,CRF在给定了观察序列的情况下,对整个的序列的联合概率有一个统一的指数模型。一个比较吸引人的特性是其 损失函数 的凸面性。

      其次,条件随机域模型相比较改进的隐马尔可夫模型可以更好更多的利用待识别文本中所提供的上下文信息以得更好的实验结果。
          条件随机域在中文组块识别方面有效,并避免了严格的独立性假设和数据归纳偏置问题。
      条件随机域(CRF)模型应用到了中文名实体识别中,并且根据中文的特点,定义了多种特征模板。并且有测试结果表明:在采用相同特征集合的条件下,条件随机域模型较其他概率模型有更好的性能表现。
          再次,词性标注主要面临兼类词消歧以及未知词标注的难题,传统隐马尔科夫方法不易融合新特征,而最大熵马尔科夫模型存在标注偏置等问题。
      论文引入条件随机域建立词性标注模型,易于融合新的特征,并能解决标注偏置的问题。
      CRFs具有很强的推理能力,并且能够使用复杂、有重叠性和非独立的特征进行训练和推理,能够充分地利用上下文信息作为特征,还可以任意地添加其他外部特征,
      使得模型能够获取的信息非常丰富。同时,CRFs解决了最大熵模型中的“label bias”问题。
      CRFs与最大熵模型的本质区别是:最大熵模型在每个状态都有一个概率模型,在每个状态转移时都要进行归一化。如果某个状态只有一个后续状态,那么该状态到后续状态的跳转概率即为1。这样,不管输入为任何内容,它都向该后续状态跳转。而CRFs是在所有的状态上建立一个统一的概率模型,这样在进行归一化时,即使某个状态只有一个后续状态,它到该后续状态的跳转概率也不会为1,从而解决了“label bias”问题。因此,从理论上讲,CRFs非常适用于中文的词性标注。

      CRF模型的优点:

          首先,CRF模型由于其自身在结合多种特征方面的优势和避免了标记偏置问题。

          其次,CRF的性能更好,CRF对特征的融合能力比较强,

      对于实例较小的时间类ME来说,CRF的识别效果明显高于ME的识别结果。

      CRF模型的不足:首先,通过对基于CRF的结合多种特征的方法识别英语命名实体的分析,发现在使用CRF方法的过程中,特征的选择和优化是影响结果的关键因素,

      特征选择问题的好与坏,直接决定了系统性能的高低。其次,训练模型的时间比ME更长,且获得的模型很大,在一般的PC机上无法运行。

    如果想继续了解更多,请参考我列举的参考文献。

    参考文献

    [1].HMM,MEMM,CRF模型的比较.https://www.cnblogs.com/hellochennan/p/6624509.html

    [2].牛客网.https://www.nowcoder.com/test/question/done?tid=13599628&qid=7172#referAnchor

    展开全文
  • 数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。  1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在...

    数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。

      1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。

    2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。

    3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。

    数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

    1、概念数据模型(Conceptual Data Model):简称 概念模型 ,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系 等,与具体的数据管理系统(Database Management System,简称DBMS)无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。

    概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。

    概念数据模型的内容包括重要的 实体及实体之间的关系 。在概念数据模型中 不包括实体的属性 ,也 不用定义实体的主键 。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。

    概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。

    在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。
    以下是概念模型图显示方式 


    2、逻辑数据模型(Logical Data Model):简称数据模型,这是用户从数据库所看到的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型(Network Data Model)、 层次数据模型 (Hierarchical Data Model)等等。 此模型既要面向用户,又要面向系统 ,主要用于 数据库管理系统 (DBMS)的实现。

    逻辑数据模型 反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。 逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。

    逻辑数据模型的 内容包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键,需要进行范式化处理。

    逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据,但并不考虑数据在物理上如何来实现。

    逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向,还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多,那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
    逻辑模型图显示 
     
    3、物理数据模型(Physical Data Model):简称 物理模型 ,是面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS 有关,而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实 现工作又系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
    物理结构图显示
      
    在概念数据模型中最常用的是 E-R模型 、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是 层次模型 、 网状模型 、 关系模型 。    

    物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。

    物理数据模型的内容包括确定所有的表和列,定义外键用于确定表之间的关系,基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑,可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

    物理数据模型的目标是指定如何用数据库模式来实现逻辑数据模型,以及真正的保存数据。

    展开全文
  • 数据模型的三要素

    千次阅读 2020-06-23 00:41:01
    数据模型的三要素数据模型三要素1、数据结构2、数据操作3、完整性约束扩展资料:数据模型1、概念模型2、逻辑模型3、物理模型 数据模型三要素 数据结构、数据操作、数据约束。 1、数据结构 是计算机存储、组织数据的...

    数据模型三要素

    数据结构数据操作数据约束

    1、数据结构

    是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,即带“结构”的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

    2、数据操作

    数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。它是操作算符的集合,包括若干操作和推理规则,用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。
    主要指检索(select)更新(update):插入(insert)、删除(delete)、修改(update)两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则(如优先级)以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。

    3、完整性约束

    主码不能为空
    数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。它是完整性规则的集合,用以限定符合数据模型的数据库状态,以及状态的变化。

    扩展资料:

    数据模型

    数据模型按不同的应用层次分成三种类型:

    1、概念模型

    一种面向用户、面向客观世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它是数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等。

    2、逻辑模型

    一种面向数据库系统的模型,具体的DBMS所支持的数据模型。此模型既要面向用户,又要面向系统,主要用于数据库管理系统(DBMS)的实现。

    3、物理模型

    一种面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成。

    展开全文
  • 下列各部件中不属于控制器的部件是( )。 A.指令寄存器IR B.程序计数器PC(指令指针寄存器IP) C.时序电路D.程序状态字寄存器PSW 状态字寄存器PSW属于运算器部分,参考CPU模型图 控制器由程序计数器、指令...
  • 数据库管理系统(DBMS)目前采用的数据模型中最常用的是(?????? ??)模型。心理距离无所谓,数据数据关系如“路人”。这属于心理距离的哪一级:灾害发生后,库管常为呆坐状态,表现类似“正常反应”,但能参与简单的...
  • 【单选题】与文件系统阶段相比,关系数据库技术的数据管理方式具有许多特点,但包括【填空题】输入矩阵 A=[3,2,5;8,-5,7;-1,4,9] ,使用全下标方式用 A(2,2) 取出元素 ,使用单下标方式用 取出元素 “-5 ” 。【单选题...
  • 关系数据模型 关系数据模型 关系模型由关系模型的数据结构、关系模型的操作集合和关系模型的完整性约束三部分组成,这三部分也称为关系模型的三要素。 数据结构 关系数据模型源于数学,它用二维表来组织数据,而这个...
  • 数据模型应满足三方面的要求,一是比较真实的模拟现实世界,二是容易被人理解的方式,三是便于在计算机中实现。一种模型要很好地满足这三方面的要求目前尚很困难,因此数据库中针对不同的对象和使用目的,采用不同的...
  • 比如,之前在知乎上看到有人问: 1、漏斗,统计的是人数?...今天我们就来一起捋捋常见的数据分析方法——漏斗分析模型,同时逐一回答上述问题。 一、什么是漏斗分析模型 漏斗分析模型,简单来讲,就...
  • 答:答:数据模型是对现实世界数据特征的抽象。数据模型一般要满足三个条件:第一是数据模型要能够比较真实地模拟现实世界;第二是数据模型要容易被人们理解;第三是数据模型要能够很方便地在计算机上实现。由于用一...
  • PowerDesigne 建立概念数据模型

    千次阅读 2018-08-13 18:51:00
    本文主要介绍PowerDesigner概念数据模型以及实体、属性创建。一、新建概念数据模型1)选择File-->New,弹出如图所示对话框,选择CDM模型(即概念数据模型)建立模型。2)完成概念数据模型的创建。以下图示...
  • 几种分类模型训练iris数据

    千次阅读 2019-03-26 13:18:33
    用几种常见的分类算法对iris数据进行训练,并利K折交叉验证法进行评估 K折交叉验证:sklearn.model_selection.KFold(n_splits=k, shuffle=False, random_state=None) 思路:将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集...
  • python数据分析课后习题

    千次阅读 2021-11-15 19:52:46
    目录 第一章: ...5.(单选题)下列不属于数据分析应用场景的是(D) 6.(单选题)下列不属于Python优势的是(C) 7.(单选题)Jupyter Notebook不具备的功能是(B) 8.(多选题)【多选】下列关于JupyterNote...
  • 概念数据模型概述

    千次阅读 2012-10-17 19:10:35
    一、概念数据模型概述 概念数据模型也称信息模型,它以实体-联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础,并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要用于数据库的概念级设计。 通常...
  • 回顾昨天实现推送了,GMM高斯混合的EM算法实现的完整代码,这是掉包的实现,并且将结果和sklearn中的掉包实现做了比较:聚类结果基本一致,要想了解这个算法实现代码的小伙伴,可以参考:机器学习高斯混合模型:...
  • 不同的协议层对数据包有不同的称谓,在传输层叫做段(segment),在网络层叫做数据报(datagram),在链路层叫做帧(frame)加上MAC头,加完后再加上一个FCS校验组成数据帧,就封装完成了,然后在物理层通过Bit来...
  • 文章目录OSI参考模型OSI参考模型详解各层的PDUOSI模型各层功能1.物理层2. 数据链路层3.网络层4.传输层5.会话层6.表示层7.... OSI参考模型 在前面介绍计算机网络互联阶段的时候,提到了...参考模型是指该模型不是必须执行
  • 回归模型的评价指标

    千次阅读 2019-07-15 10:27:00
    回归模型的评价指标有以下几种:SSE(误差平方和):The sum of squares due to errorR-square(决定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination...
  • 版权声明吧:呵呵,这个是从我的网友QQ空间里复制过来的,感觉有用就保存喽。。拿出来跟大家分享。...数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求: 1)能够比较真实地模拟现实世
  • 下面的那一个不属于MVC模式中的对象? A. Model B. View C. Collection D. Controller 解答:C MVC是三个单词的缩写,分别为: 模型(Model),视图(View)和控制Controller)。 MVC模式的目的就是实现...
  • SaaS系统中的数据模型设计思路

    千次阅读 2015-01-06 17:41:06
    本文尝试通过对国内外对于基于SaaS模式的数据模型的几种常见思路及其适用场景的研究,对这方面的若干关键问题进行初步的探讨和分析。 SaaS系统常见数据模型 在设计SaaS系统的数据模型时出于服务客户及减低开发成本...
  • 文本分类——常见分类模型

    万次阅读 多人点赞 2018-11-06 17:37:56
    内容提要基于规则的模型基于概率的模型基于几何的模型基于统计的模型   文本分类方法模型主要分为两个大类,一类是基于规则的分类模型;另一类是基于概率统计的模型。 基于规则的模型   基于规则的分类模型相对...
  • 什么是数据结构?

    千次阅读 2019-06-19 20:25:39
    什么是数据结构?数据结构是什么? 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据...
  • 机器学习习题(9)

    千次阅读 2017-07-24 10:56:59
    以下几种模型方法属于判别式模型的有: 1)混合高斯模型 2)条件随机场模型 3)区分度训练 4)隐马尔科夫模型 A.1,4 B.3,4 C.2,3 D.1,2 正确答案:C解析:这题是做过一遍的,可能印象深,我们...
  • 一、概念数据模型概述  概念数据模型也称信息模型,它以实体-联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础,并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要用于数据库的概念级设计。  通常...
  • 日常数据库练习题(每天进步一点点系列)

    万次阅读 多人点赞 2021-06-15 17:46:39
    1、下列四项中,不属于数据库系统的特点的是( ) 正确答案: C 你的答案: C (正确) 数据结构化 数据由DBMS统一管理和控制 数据冗余度大 数据独立性高 题解: 1.数据结构化 2.数据的共享性高,冗余度低,易扩充 3....
  • 文章目录第一章 数据仓库与数据挖掘概述第二章 数据仓库概述第三章 联机分析处理(OLAP)第四章 数据挖掘的基本概念第五章 数据预处理第六章 概念描述:特征化和比较习题答案 第一章 数据仓库与数据挖掘概述 无习题 ...
  • 数据挖掘面试 150 道题(附答案)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-21 13:50:38
    1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 42,774
精华内容 17,109
关键字:

下列不属于数据模型的是