与生成方法、半监督SVM、图半监督学习等基于单学习机器利用未标记数据不同，基于分歧的方法（disagreement-basedmethods）使用多学习器，而学习器之间的“分歧”（disagreement）对未标记数据的利用至关重要。(___)是此类方法的重要代表

如果一个匹配中,任何一个节点都不同时是两条或多条边的端点,也称作极大匹配

云计算是对并行计算、网格计算、分布式计算技术的发展与运用

数据规范化指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0-1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。

原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。

在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。

在聚类分析当中，MAX（全链）技术可以处理任意形状的簇

云计算的服务方式有IaaS、Raas、PaaS、SaaS

数据预处理方法主要有数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约

对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。

聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类