你可能感興趣的試題

判斷題
聚類(lèi)（clustering）是這樣的過(guò)程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)或概念的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預(yù)測(cè)類(lèi)標(biāo)記未知的對(duì)象類(lèi)。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
如果規(guī)則不滿足置信度閾值，則形如的規(guī)則一定也不滿足置信度閾值，其中是X的子集。
答案：正確
判斷題
先驗(yàn)原理可以表述為：如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，那包含它的所有項(xiàng)集也是頻繁的。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
利用先驗(yàn)原理可以幫助減少頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生時(shí)需要探查的候選項(xiàng)個(gè)數(shù)。
答案：正確
判斷題
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過(guò)程是發(fā)現(xiàn)滿足最小支持度的所有項(xiàng)集代表的規(guī)則。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
Web數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)仲的一些屬性來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)屬性，它在驗(yàn)證用戶提出的假設(shè)過(guò)程中提取信息。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的組成部分包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)管理，數(shù)據(jù)抽取，分析工具等四個(gè)部分。（）
答案：錯(cuò)誤
判斷題
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中間層OLAP服務(wù)器只能采用關(guān)系型OLAP。
答案：錯(cuò)誤
判斷題
商業(yè)智能系統(tǒng)與一般交易系統(tǒng)之間在系統(tǒng)設(shè)計(jì)上的主要區(qū)別在于：后者把結(jié)構(gòu)強(qiáng)加于商務(wù)之上，一旦系統(tǒng)設(shè)計(jì)完畢，其程序和規(guī)則不會(huì)輕易改變；而前者則是一個(gè)學(xué)習(xí)型系統(tǒng)，能自動(dòng)適應(yīng)商務(wù)不斷變化的要求。
答案：正確

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對(duì)于SVM分類(lèi)算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類(lèi)結(jié)果沒(méi)有影響。

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聚類(lèi)（clustering）是這樣的過(guò)程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)或概念的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預(yù)測(cè)類(lèi)標(biāo)記未知的對(duì)象類(lèi)。

具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。

如果規(guī)則不滿足置信度閾值，則形如的規(guī)則一定也不滿足置信度閾值，其中是X的子集。

先驗(yàn)原理可以表述為：如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，那包含它的所有項(xiàng)集也是頻繁的。

利用先驗(yàn)原理可以幫助減少頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生時(shí)需要探查的候選項(xiàng)個(gè)數(shù)。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過(guò)程是發(fā)現(xiàn)滿足最小支持度的所有項(xiàng)集代表的規(guī)則。

Web數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)仲的一些屬性來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)屬性，它在驗(yàn)證用戶提出的假設(shè)過(guò)程中提取信息。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的組成部分包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)管理，數(shù)據(jù)抽取，分析工具等四個(gè)部分。（）

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中間層OLAP服務(wù)器只能采用關(guān)系型OLAP。

對(duì)于SVM分類(lèi)算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類(lèi)結(jié)果沒(méi)有影響。

你可能感興趣的試題

聚類(lèi)（clustering）是這樣的過(guò)程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)或概念的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預(yù)測(cè)類(lèi)標(biāo)記未知的對(duì)象類(lèi)。

具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。

如果規(guī)則不滿足置信度閾值，則形如的規(guī)則一定也不滿足置信度閾值，其中是X的子集。

先驗(yàn)原理可以表述為：如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，那包含它的所有項(xiàng)集也是頻繁的。

利用先驗(yàn)原理可以幫助減少頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生時(shí)需要探查的候選項(xiàng)個(gè)數(shù)。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過(guò)程是發(fā)現(xiàn)滿足最小支持度的所有項(xiàng)集代表的規(guī)則。

Web數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)仲的一些屬性來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)屬性，它在驗(yàn)證用戶提出的假設(shè)過(guò)程中提取信息。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的組成部分包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)管理，數(shù)據(jù)抽取，分析工具等四個(gè)部分。（）

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中間層OLAP服務(wù)器只能采用關(guān)系型OLAP。

對(duì)于SVM分類(lèi)算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類(lèi)結(jié)果沒(méi)有影響。

聚類(lèi)（clustering）是這樣的過(guò)程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)或概念的模型（或函數(shù)），以便能夠使用模型預(yù)測(cè)類(lèi)標(biāo)記未知的對(duì)象類(lèi)。

具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。

如果規(guī)則不滿足置信度閾值，則形如的規(guī)則一定也不滿足置信度閾值，其中是X的子集。

先驗(yàn)原理可以表述為：如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，那包含它的所有項(xiàng)集也是頻繁的。

利用先驗(yàn)原理可以幫助減少頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生時(shí)需要探查的候選項(xiàng)個(gè)數(shù)。

Web數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)仲的一些屬性來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)屬性，它在驗(yàn)證用戶提出的假設(shè)過(guò)程中提取信息。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的組成部分包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)管理，數(shù)據(jù)抽取，分析工具等四個(gè)部分。（）

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中間層OLAP服務(wù)器只能采用關(guān)系型OLAP。