數(shù)據(jù)挖掘試題一_第1頁
數(shù)據(jù)挖掘試題一_第2頁
數(shù)據(jù)挖掘試題一_第3頁
數(shù)據(jù)挖掘試題一_第4頁
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數(shù)據(jù)挖掘試題一 分錯(cuò))，但也就為了能夠?qū)颖就耆_ 征提取有何區(qū)別 回歸問題都要根據(jù)訓(xùn)練樣本找到一個(gè)實(shí)值函數(shù) g(x)?；貧w問 題的要求是：給定一個(gè)新的模式，根據(jù)訓(xùn)練集推斷它所對應(yīng)的輸出 y (實(shí)數(shù))是 )。也就是使用 性。 集，目標(biāo)是我們不告訴計(jì)算機(jī)怎么做，而是讓它(計(jì)算機(jī))自己去學(xué)習(xí)怎樣做一 最大回報(bào)的決定。半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-supervised Learning)是模式識別和機(jī)器 數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，首次發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)部屬性，或是探 廣泛地應(yīng)用于缺損數(shù)據(jù)、截尾數(shù)。在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中，最大期望(EM)算法是在概率 (probabilistic)模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)或者最大后驗(yàn)估計(jì)的算法，其 中概率模型依賴于無法觀測的隱藏變量(Latent Variable)。最大期望經(jīng)常用在 機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的數(shù)據(jù)聚類(Data Clustering)領(lǐng)域。最大期望算法經(jīng) 值，計(jì)算其最大似然估計(jì)值；第二步是最大化(M)，最大化在 E 步上求得的最 題。 類和改進(jìn)

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