A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測(cè)
C.孤立點(diǎn)分析
D.演變分析
E.概念描述
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A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測(cè)
C.聚類分析
D.孤立點(diǎn)分析
E.演變分析
A.所涉及的算法的復(fù)雜性
B.所涉及的數(shù)據(jù)量
C.計(jì)算結(jié)果的表現(xiàn)形式
D.是否使用了人工智能技術(shù)
A.目標(biāo)市場(chǎng)分析
B.購物籃分析
C.模式識(shí)別
D.信用卡欺詐檢測(cè)
A.二分K均值
B.MST
C.Chameleon
D.組平均
A.MIN(單鏈)
B.MAX(全鏈)
C.組平均
D.Chameleon
最新試題
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
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)。
完整性,一致性,時(shí)效性,唯一性,有效性,準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
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。
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。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來完成。
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。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
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。