KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。

當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)，該決策樹是（）

下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是（）

DPI設(shè)備支持的復(fù)用包括（）

如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（）

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（）

樸素貝葉斯分類器對（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。

最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）

關(guān)于SOM聚類算法描述正確的是（）

互聯(lián)網(wǎng)本身具有（）的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。