A.完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)
B.函數(shù)依賴的數(shù)據(jù)
C.離散數(shù)據(jù)
D.連續(xù)數(shù)據(jù)
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A.使用階段
B.分類(lèi)階段
C.歸納階段
D.學(xué)習(xí)階段
A.比較
B.大小
C.位置
D.距離
A.回歸
B.聚類(lèi)
C.分箱（binning）
D.計(jì)算機(jī)和人工檢查結(jié)合
A.數(shù)據(jù)利用非常不足
B.在開(kāi)發(fā)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)，領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)該領(lǐng)域的熟悉程度至關(guān)重要
C.最終用戶專(zhuān)門(mén)知識(shí)缺乏
D.海量數(shù)據(jù)集
A.快速性
B.數(shù)字化
C.互動(dòng)性
D.共享
最新試題
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(píng)價(jià)。通過(guò)（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類(lèi)分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進(jìn)算法。
集中性能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源不包括（）
關(guān)于SOM聚類(lèi)算法描述正確的是（）
聚類(lèi)分析中，通常使用（）來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)對(duì)象之間的相異度。
最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）
數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)（）
給定一個(gè)數(shù)值屬性，怎樣才能平滑數(shù)據(jù)，去掉噪聲？（）
DPI設(shè)備支持的復(fù)用包括（）
在Hadoop集群中，一個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行流程包括以下哪些（）