A.在線性
B.對(duì)用戶的快速響應(yīng)
C.互操作性
D.多維分析
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A.粒度是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別
B.數(shù)據(jù)越詳細(xì),粒度就越小,級(jí)別也就越高
C.數(shù)據(jù)綜合度越高,粒度也就越大,級(jí)別也就越高
D.粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)量
A.基本元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),數(shù)據(jù)集市和應(yīng)用程序等結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息
B.基本元數(shù)據(jù)包括與企業(yè)相關(guān)的管理方面的數(shù)據(jù)和信息
C.基本元數(shù)據(jù)包括日志文件和簡(jiǎn)歷執(zhí)行處理的時(shí)序調(diào)度信息
D.基本元數(shù)據(jù)包括關(guān)于裝載和更新處理,分析處理以及管理方面的信息
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)覆蓋原來的快照
C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨事件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
A.探索性數(shù)據(jù)分析
B.建模描述
C.預(yù)測(cè)建模
D.尋找模式和規(guī)則
A.分類
B.聚類
C.關(guān)聯(lián)分析
D.隱馬爾可夫鏈
最新試題
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí),無論初始權(quán)重是什么,總是會(huì)找到相同的解(即權(quán)重)。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
由于決策樹學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類,因此它們不可能過度擬合。
通常,當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí),我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
要將工作申請(qǐng)分為兩類,并使用密度估計(jì)來檢測(cè)離職申請(qǐng)人,我們可以使用生成分類器。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。