A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測(cè)
C.聚類分析
D.演變分析
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A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測(cè)
C.演變分析
D.概念描述
A.選擇任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)
B.選擇要挖掘的知識(shí)類型
C.模式的興趣度度量
D.模式的可視化表示
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
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)
最新試題
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)。
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。
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。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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)。
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí),無論初始權(quán)重是什么,總是會(huì)找到相同的解(即權(quán)重)。
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。
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)。