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OLTP系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)訪問量往往比對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)
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B.100M-10G
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A.頂點(diǎn)方體
B.方體的格
C.基本方體
D.維
A.上卷(roll-up)
B.選擇(select)
C.切片(slice)
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A.分布的
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最新試題
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點(diǎn)的幾率。
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。
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。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
由于分類是回歸的一種特殊情況,因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類,因此它們不可能過度擬合。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實(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)。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。