A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數(shù)據(jù)項挖掘
D.頻繁模式挖掘
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A.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>,t=<{2},{3,6},{8}>
B.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>,t=<{2},{8}>
C.s=<{1,2},{3,4}>,t=<{1},{2}>
D.s=<{2,4},{2,4}>,t=<{2},{4}>
A.1,2,3,4
B.1,2,3,5
C.1,2,4,5
D.1,3,4,5
A.無向無環(huán)
B.有向無環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無向有環(huán)
A.OLAP和OLAM都基于客戶機/服務(wù)器模式,只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令,在元數(shù)據(jù)的知道下,對超級立方體作一定的操作
關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是:()。
(1)快速性
(2)可分析性
(3)多維性
(4)信息性
(5)共享性
A.(1)(2)(3)
B.(2)(3)(4)
C.(1)(2)(3)(4)
D.(1)(2)(3)(4)(5)
最新試題
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。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
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通常能夠在訓練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄,這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù),這符合數(shù)據(jù)安全的要求。