A.Euclidean距離
B.Manhattan距離
C.Eula距離
D.Minkowski距離
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A.判定樹(shù)歸納
B.貝葉斯分類(lèi)
C.后向傳播分類(lèi)
D.基于案例的推理
A.分類(lèi)和聚類(lèi)都是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
B.分類(lèi)和聚類(lèi)都是無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
C.分類(lèi)是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí),聚類(lèi)是無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
D.分類(lèi)是無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí),聚類(lèi)是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
A.判定樹(shù)歸納
B.貝葉斯分類(lèi)
C.后向傳播分類(lèi)
D.基于案例的推理
A.OLTP系統(tǒng)主要用于管理當(dāng)前數(shù)據(jù),而OLAP系統(tǒng)主要存放的是歷史數(shù)據(jù)
B.在數(shù)據(jù)的存取上,OLTP系統(tǒng)比OLAP系統(tǒng)有著更多的寫(xiě)操作
C.對(duì)OLTP系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)量往往比對(duì)OLAP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)量要大得多
D.OLAP系統(tǒng)中往往存放的是匯總的數(shù)據(jù),而OLTP系統(tǒng)中往往存放詳細(xì)的數(shù)據(jù)
A.企業(yè)倉(cāng)庫(kù)
B.數(shù)據(jù)集市
C.虛擬倉(cāng)庫(kù)
D.信息倉(cāng)庫(kù)
最新試題
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)是線(xiàn)性訪(fǎng)問(wèn),但是做了索引的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)會(huì)成倍的降低訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是,在某些情況下(例如,多項(xiàng)式分布),它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)于問(wèn)題的理解并相互討論,然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類(lèi),然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具,架構(gòu),甚至編程的形式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作,然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
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)。
任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄,這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
選擇用于k均值聚類(lèi)的聚類(lèi)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。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪(fǎng)問(wèn)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。
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。