A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘
D.頻繁模式挖掘
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A.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>,t=<{2},{3,6},{8}>
B.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>,t=<{2},{8}>
C.s=<{1,2},{3,4}>,t=<{1},{2}>
D.s=<{2,4},{2,4}>,t=<{2},{4}>
A.1,2,3,4
B.1,2,3,5
C.1,2,4,5
D.1,3,4,5
A.無向無環(huán)
B.有向無環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無向有環(huán)
A.OLAP和OLAM都基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式,只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令,在元數(shù)據(jù)的知道下,對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作
關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是:()。
(1)快速性
(2)可分析性
(3)多維性
(4)信息性
(5)共享性
A.(1)(2)(3)
B.(2)(3)(4)
C.(1)(2)(3)(4)
D.(1)(2)(3)(4)(5)
最新試題
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù),這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會(huì)降低魯棒性。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來存儲(chǔ)。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
由于分類是回歸的一種特殊情況,因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí),隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
要將工作申請(qǐng)分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測(cè)離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類器。