A.支持度閥值
B.項數(shù)（維度）
C.事務(wù)數(shù)
D.事務(wù)平均寬度
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A.數(shù)據(jù)的抽取
B.存儲和管理
C.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)
D.數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計
A.數(shù)據(jù)倉庫就是數(shù)據(jù)庫
B.數(shù)據(jù)倉庫是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)
C.數(shù)據(jù)倉庫是面向業(yè)務(wù)的，支持聯(lián)機事務(wù)處理（OLTP）
D.數(shù)據(jù)倉庫支持決策而非事務(wù)處理
E.數(shù)據(jù)倉庫的主要目標就是幫助分析，做長期性的戰(zhàn)略制定
A.主成分分析
B.特征提取
C.奇異值分解
D.特征加權(quán)
E.離散化
A.連續(xù)性
B.維度
C.稀疏性
D.分辨率
E.相異性
A.時序數(shù)據(jù)
B.序列數(shù)據(jù)
C.時間序列數(shù)據(jù)
D.事務(wù)數(shù)據(jù)
E.空間數(shù)據(jù)
最新試題
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。
當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。
當反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
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)。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。