A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類和預(yù)測
C.演變分析
D.概念描述
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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
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
最新試題
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
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的多個值，并選擇最小化失真度量的值。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對于問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，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)放置到對應(yīng)的存儲系統(tǒng)。
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。
完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標(biāo)。
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)。
無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
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。
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。