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k-中心点聚类算法中，每个簇用其均值来代表。（）

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一组数据中出现最多的变量值叫做()。

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早期图像识别技术中存在的主要问题是（）。

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朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。

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A、IaaS$;$PaaS$;$SaaS$;$DaaS

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A. 全局特征丢掉了图像细节$;$提取不到主要特征$;$存储效率低下$;$太多的错误匹配

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