A.支持度閥值
B.項數(shù)(維度)
C.事務數(shù)
D.事務平均寬度
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A.數(shù)據(jù)的抽取
B.存儲和管理
C.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)
D.數(shù)據(jù)倉庫設計
A.數(shù)據(jù)倉庫就是數(shù)據(jù)庫
B.數(shù)據(jù)倉庫是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎
C.數(shù)據(jù)倉庫是面向業(yè)務的,支持聯(lián)機事務處理(OLTP)
D.數(shù)據(jù)倉庫支持決策而非事務處理
E.數(shù)據(jù)倉庫的主要目標就是幫助分析,做長期性的戰(zhàn)略制定
A.主成分分析
B.特征提取
C.奇異值分解
D.特征加權
E.離散化
A.連續(xù)性
B.維度
C.稀疏性
D.分辨率
E.相異性
A.時序數(shù)據(jù)
B.序列數(shù)據(jù)
C.時間序列數(shù)據(jù)
D.事務數(shù)據(jù)
E.空間數(shù)據(jù)
最新試題
假設屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學習基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器,而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問,但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。
由于分類是回歸的一種特殊情況,因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
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。
公司內部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
要將工作申請分為兩類,并使用密度估計來檢測離職申請人,我們可以使用生成分類器。
無論質心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結果。
最大似然估計的一個缺點是,在某些情況下(例如,多項式分布),它可能會返回零的概率估計。