A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
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A.分類和聚類都是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
B.分類和聚類都是無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
C.分類是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，聚類是無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
D.分類是無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，聚類是有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)
A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
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)有著更多的寫操作
C.對(duì)OLTP系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)訪問量往往比對(duì)OLAP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問量要大得多
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)倉庫
B.數(shù)據(jù)集市
C.虛擬倉庫
D.信息倉庫
A.數(shù)據(jù)源
B.數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器
C.OLAP服務(wù)器
D.前端工具
最新試題
要將工作申請(qǐng)分為兩類，并使用密度估計(jì)來檢測離職申請(qǐng)人，我們可以使用生成分類器。
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
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)。
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。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
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）。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時(shí)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。
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。
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)。
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)。