多項(xiàng)選擇題下面屬于數(shù)據(jù)集的一般特性的有：（）。

A.連續(xù)性
B.維度
C.稀疏性
D.分辨率
E.相異性


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1.多項(xiàng)選擇題下列屬于不同的有序數(shù)據(jù)的有：（）。

A.時(shí)序數(shù)據(jù)
B.序列數(shù)據(jù)
C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)
D.事務(wù)數(shù)據(jù)
E.空間數(shù)據(jù)

2.多項(xiàng)選擇題對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘中的原始數(shù)據(jù)，存在的問題有（）。

A.不一致
B.重復(fù)
C.不完整
D.含噪聲
E.維度高

3.多項(xiàng)選擇題下面哪些屬于可視化高維數(shù)據(jù)技術(shù)？（）

A.矩陣
B.平行坐標(biāo)系
C.星形坐標(biāo)
D.散布圖
E.Chernoff臉

4.多項(xiàng)選擇題在現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)中，元組在某些屬性上缺少值是常有的。描述處理該問題的各種方法有：（）。

A.忽略元組
B.使用屬性的平均值填充空缺值
C.使用一個(gè)全局常量填充空缺值
D.使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值
E.使用最可能的值填充空缺值

5.多項(xiàng)選擇題以下哪些學(xué)科和數(shù)據(jù)挖掘有密切聯(lián)系？（）

A.統(tǒng)計(jì)
B.計(jì)算機(jī)組成原理
C.礦產(chǎn)挖掘
D.人工智能

最新試題

選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。

題型：判斷題

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

題型：判斷題

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。

題型：判斷題

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

題型：判斷題

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

題型：判斷題

公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

題型：判斷題

通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí)，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

題型：判斷題

數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時(shí)的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

題型：判斷題

給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。

題型：判斷題

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。

題型：判斷題