两个文档向量d₁和d₂的值为：d₁=（1， 0， 3， 0， 2），d₂=（3， 2， 0， 0， 1），则它们的余弦相似度为：（）

给定两个向量对象，分别表示为p1（22，1，42，10），p2（20，0，36，8）： （a）计算两个对象之间的欧几里得距离 （b）计算两个对象之间的曼哈顿距离 （c）计算两个对象之间的闵可夫斯基距离，用x=3 （d）计算两个对象之间的切比雪夫距离

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支持向量机中常用的核函数有多项式核函数、径向基核函数和（）

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根据规则中所处理的值类型，关联规则可分为：（）和（）

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假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70，问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：（）。

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假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：（）。

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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。

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Aprior算法包括（）和（）两个基本步骤

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关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：（）和（）

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根据关联分析中所处理的值类型，可以将关联规则分类为（）。

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