A.選擇任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)
B.選擇要挖掘的知識類型
C.模式的興趣度度量
D.模式的可視化表示
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A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.孤立點分析
D.演變分析
E.概念描述
A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.聚類分析
D.孤立點分析
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)市場分析
B.購物籃分析
C.模式識別
D.信用卡欺詐檢測
A.二分K均值
B.MST
C.Chameleon
D.組平均
最新試題
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(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。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。