代码array=np.arange（10,31,5）中的5代表（）？

K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象

回归分析法属于外推法

在基本K均值算法里,当邻近度函数采用曼哈顿距离的时候,合适的质心是簇中各点的中位数

通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)

如果允许一条记录触发多条分类规则,把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票,然后计票确定测试记录的类标号,称为无序规则

可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有Apriori算法、FP-Tree算法、K均值法、SOM神经网络

冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

决策树中不包含外部结点

在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks)。

Sigmoid是神经网络中最常用到的一种激活函数，除非当梯度太大导致激活函数被弥散，这叫作神经元饱和,这就是为什么ReLU会被提出来，因为ReLU可以使得梯度在正向时输出值与原始值一样。这意味着在神经网络中ReLU单元永远不会饱和。