关于变异系数的表述，下列说法正确的是（）。 A: 变异系数是用来比较不同变量或数据集的离散程度 B: 变异系数越大，数据集的离散程度越大 C: 变异系数越小，数据集的离散程度越大 D: 变异系数是数据集的标准差与平均数之比
关于变异系数的表述，下列说法正确的是（）。 A: 变异系数是用来比较不同变量或数据集的离散程度 B: 变异系数越大，数据集的离散程度越大 C: 变异系数越小，数据集的离散程度越大 D: 变异系数是数据集的标准差与平均数之比
单符号离散信道的三要素是输入符号集、输出符号集和信道矩阵。（ ）
单符号离散信道的三要素是输入符号集、输出符号集和信道矩阵。（ ）
设离散无记忆信道输入集合为{0,1}，输出集合为{0,1}，...___比特(保留四位有效数字，四舍五入)
设离散无记忆信道输入集合为{0,1}，输出集合为{0,1}，...___比特(保留四位有效数字，四舍五入)
决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集，对于连续特征属性的数据集无能为力。
决策树算法只能处理具有离散特征属性的数据集，对于连续特征属性的数据集无能为力。
Apriori算法是最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段（ ）思想的递推算法。 A: 连续数据离散化 B: 频繁项集 C: 关联项集 D: 离散数据连续化
Apriori算法是最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段（ ）思想的递推算法。 A: 连续数据离散化 B: 频繁项集 C: 关联项集 D: 离散数据连续化
ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树。()
ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树。()
离散无记忆信源的符号集概率分布为{0.5,0.25,0.125,0.125}，则信源熵为（）比特。
离散无记忆信源的符号集概率分布为{0.5,0.25,0.125,0.125}，则信源熵为（）比特。
中国大学MOOC: 离散无记忆信源A的符号集概率分布为{0.5，0.25，0.125，0.125}，则H(A)= 比特。
中国大学MOOC: 离散无记忆信源A的符号集概率分布为{0.5，0.25，0.125，0.125}，则H(A)= 比特。
方差用来描述数据的离散程度或者波动程度，比较分散的数据集的方差大，而相对集中的数据集的方差小。
方差用来描述数据的离散程度或者波动程度，比较分散的数据集的方差大，而相对集中的数据集的方差小。
对含有4个符号的离散信源进行二元信源编码，码集为C={0,10,01,111}为唯一可译码。
对含有4个符号的离散信源进行二元信源编码，码集为C={0,10,01,111}为唯一可译码。