基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集

A. 0,1$;$1,1$;$1,0$;$0,0

A. 大量数据变得可得$;$CPU计算能力的提升$;$GPU计算能力的提升$;$深度学习的发展

A. 多分类学习&;&对数几率回归&;&线性判别分析&;&多分类学习

A. XGBoost$;$Random Forest$;$SVM$;$Fp-Growth

A. 符号主义$;$连接主义$;$行为主义$;$以上都不是

A. 特征提取$;$灰度校正$;$加注标签$;$平滑去噪

A. 信息增益$;$计算最好的特征切分点$;$限制树模型的深度$;$可视化树模型

A. 表示虚数的语法是real+imagej$;$实数部分和虚数部分都是浮点数$;$虚数后缀是j,且必须是小写$;$方法imag()返回复数的共轭复数