A.數(shù)據(jù)無時(shí)基
B.抽取程序的算法有差異
C.抽取的層次不同
D.缺乏集成性
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A.±0.5%
B.±1%
C.±2%
D.±5%
A.格式錯(cuò)誤，無法解析
B.域名服務(wù)器錯(cuò)誤
C.DNS不支持該請求
D.域名不存在的查詢
A.網(wǎng)絡(luò)切換成功率
B.流量
C.TCP重傳率
D.業(yè)務(wù)傳輸速率
A.流媒體播放成功率
B.接入時(shí)延
C.接入成功率
D.頁面下載速率
A.TCP握手成功率指標(biāo)屬于連接建立評價(jià)指標(biāo)
B.TCP握手成功率指標(biāo)屬于承載建立評價(jià)指標(biāo)
C.TCP握手成功率指標(biāo)屬于TAU更新評價(jià)指標(biāo)
D.TCP握手成功率指標(biāo)屬于網(wǎng)絡(luò)附著評價(jià)指標(biāo)
最新試題
如果購買鐵錘的顧客中有70％的人購買了鐵釘，那么置信度是（）。
AprioriAll算法存在的問題包括（）。
客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評價(jià)。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。
DPI設(shè)備支持的復(fù)用包括（）
集中性能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源不包括（）
當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)，該決策樹是（）
分類分析的兩個(gè)階段分別為（）。
滿意度分析建模數(shù)據(jù)來源于（）
隨機(jī)森林利用隨機(jī)的方式將許多決策樹組合成一個(gè)森林，每個(gè)決策樹在分類的時(shí)候決定測試樣本的最終類別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）
聚類分析中，通常使用（）來衡量兩個(gè)對象之間的相異度。