A.預(yù)測(cè)正確的數(shù)據(jù)在總數(shù)據(jù)中的比例
B.預(yù)測(cè)為正的數(shù)據(jù)在總數(shù)據(jù)中的比例
C.預(yù)測(cè)為正的數(shù)據(jù)中實(shí)際為正的數(shù)據(jù)所占比例
D.實(shí)際為正的數(shù)據(jù)中被預(yù)測(cè)為正的數(shù)據(jù)所占比例
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A.需求價(jià)格彈性
B.供給價(jià)格彈性
C.需求交叉彈性
D.供給交叉彈性
A.隨著樣本量的增大而減小
B.隨著樣本量的增大而增大
C.與樣本量的大小無(wú)關(guān)
D.先隨著樣本量的增大而減小,到一定程度后會(huì)隨著樣本量的增大而增大
A.Apriori算法是關(guān)聯(lián)分析中最常用的算法之一
B.應(yīng)用Apriori算法時(shí),需要先設(shè)定模型的最小支持度、最小置信度等閾值
C.應(yīng)用Apriori算法時(shí),輸入的數(shù)據(jù)可以是連續(xù)型數(shù)據(jù)也可以是離散型數(shù)據(jù)
D.Apriori算法掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)依賴于最大頻繁項(xiàng)集中項(xiàng)的數(shù)量
A.極差
B.標(biāo)準(zhǔn)差
C.均值
D.變異系數(shù)
A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨時(shí)間的變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容
B.捕捉到的新數(shù)據(jù)會(huì)覆蓋原來(lái)的快照
C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨時(shí)間變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容
D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包含大量的綜合數(shù)據(jù),這些綜合數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的變化不斷地進(jìn)行重新綜合
最新試題
以下哪些聚類分析的方法是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)定義的距離進(jìn)行度量的?()
下列哪些是搜集數(shù)據(jù)的組織方式()。
在訓(xùn)練樣本集中,對(duì)于訓(xùn)練樣本數(shù)目不均衡的情況,處理方法妥當(dāng)?shù)氖牵ǎ?/p>
關(guān)于樸素貝葉斯算法,下列說(shuō)法正確的是()。
時(shí)間序列的問(wèn)題需考慮下列何者()。
相比其他決策分類模型,隨機(jī)森林算法模型的優(yōu)點(diǎn)有()。
關(guān)聯(lián)分析一般分為兩個(gè)步驟,分別為()。
SVM算法的缺點(diǎn)包括()。
一個(gè)時(shí)間序列由長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)四種成分構(gòu)成,()。
關(guān)于logistic回歸的說(shuō)法中不正確的是()。