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判斷題
數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則，從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)等任務(wù)。
答案：正確
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【簡(jiǎn)答題】什么是ETL？
答案：E.TL用來(lái)描述將數(shù)據(jù)從來(lái)源端經(jīng)過(guò)抽?。╡xtract）、轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load）至目的端的過(guò)程。E...
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【簡(jiǎn)答題】簡(jiǎn)述Apriori算法的思想，談?wù)勗撍惴ǖ膽?yīng)用領(lǐng)域。
答案：思想：其發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則分兩步，第一是通過(guò)迭代，檢索出數(shù)據(jù)源中所有煩瑣項(xiàng)集，即支持度不低于用戶(hù)設(shè)定的閥值的項(xiàng)即集，第二是利用...
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【簡(jiǎn)答題】請(qǐng)談一下你對(duì)元數(shù)據(jù)管理在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的運(yùn)用的理解。
答案：元數(shù)據(jù)能支持系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的管理和維護(hù)，如關(guān)于數(shù)據(jù)項(xiàng)存儲(chǔ)方法的元數(shù)據(jù)能支持系統(tǒng)以最有效的方式訪問(wèn)數(shù)據(jù)。具體來(lái)說(shuō)，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系...
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【簡(jiǎn)答題】企業(yè)面對(duì)海量數(shù)據(jù)，應(yīng)如何具體實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，使之轉(zhuǎn)換成可行的結(jié)果/模型？
答案：首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，主要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，數(shù)據(jù)清洗，處理空缺值，數(shù)據(jù)的集成，數(shù)據(jù)的變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。
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【簡(jiǎn)答題】簡(jiǎn)述雪花模型。
答案：雪花模式中某些維表是規(guī)范化的，因而把數(shù)據(jù)進(jìn)一步分解到附加的表中，模式圖形成了類(lèi)似雪花的形狀。通過(guò)最大限度地減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量...
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【簡(jiǎn)答題】何謂文本挖掘？它與信息檢索有什么關(guān)系（異同）。
答案：文本挖掘是從大量文本數(shù)據(jù)中提取以前未知的、有用的、可理解的、可操作的知識(shí)的過(guò)程。它與信息檢索之間有以下幾方面的區(qū)別：
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【簡(jiǎn)答題】遺傳算法與傳統(tǒng)尋優(yōu)算法相比有什么特點(diǎn)？
答案：①遺傳算法為群體搜索，有利于尋找到全局最優(yōu)解；
②遺傳算法采用高效有方向的隨機(jī)搜索，搜索效率高；
③...
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【簡(jiǎn)答題】從信息處理角度看，神經(jīng)元具有哪些基本特征？寫(xiě)出描述神經(jīng)元狀態(tài)的M-P方程并說(shuō)明其含義。
答案：基本特征：
①多輸入、單輸出；
②突觸兼有興奮和抑制兩種性能；
③可時(shí)間加權(quán)和空間加權(quán)；<...
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【簡(jiǎn)答題】簡(jiǎn)述ID3算法的基本思想及其主算法和建樹(shù)算法的基本步驟。
答案：首先找出最有判別力的因素，然后把數(shù)據(jù)分成多個(gè)子集，每個(gè)子集又選擇最有判別力的因素進(jìn)一步劃分，一直進(jìn)行到所有子集僅包含同一...

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數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)不在于數(shù)據(jù)采集策略，而在于對(duì)于已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式的發(fā)掘。

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【簡(jiǎn)答題】從信息處理角度看，神經(jīng)元具有哪些基本特征？寫(xiě)出描述神經(jīng)元狀態(tài)的M-P方程并說(shuō)明其含義。

【簡(jiǎn)答題】簡(jiǎn)述ID3算法的基本思想及其主算法和建樹(shù)算法的基本步驟。

數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)不在于數(shù)據(jù)采集策略，而在于對(duì)于已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式的發(fā)掘。

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數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則，從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)等任務(wù)。

【簡(jiǎn)答題】什么是ETL？

【簡(jiǎn)答題】簡(jiǎn)述Apriori算法的思想，談?wù)勗撍惴ǖ膽?yīng)用領(lǐng)域。

【簡(jiǎn)答題】請(qǐng)談一下你對(duì)元數(shù)據(jù)管理在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的運(yùn)用的理解。

【簡(jiǎn)答題】企業(yè)面對(duì)海量數(shù)據(jù)，應(yīng)如何具體實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，使之轉(zhuǎn)換成可行的結(jié)果/模型？

【簡(jiǎn)答題】簡(jiǎn)述雪花模型。

【簡(jiǎn)答題】何謂文本挖掘？它與信息檢索有什么關(guān)系（異同）。

【簡(jiǎn)答題】遺傳算法與傳統(tǒng)尋優(yōu)算法相比有什么特點(diǎn)？

【簡(jiǎn)答題】從信息處理角度看，神經(jīng)元具有哪些基本特征？寫(xiě)出描述神經(jīng)元狀態(tài)的M-P方程并說(shuō)明其含義。

【簡(jiǎn)答題】簡(jiǎn)述ID3算法的基本思想及其主算法和建樹(shù)算法的基本步驟。

數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)不在于數(shù)據(jù)采集策略，而在于對(duì)于已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式的發(fā)掘。

數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則，從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)等任務(wù)。

【簡(jiǎn)答題】簡(jiǎn)述Apriori算法的思想，談?wù)勗撍惴ǖ膽?yīng)用領(lǐng)域。

【簡(jiǎn)答題】請(qǐng)談一下你對(duì)元數(shù)據(jù)管理在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的運(yùn)用的理解。

【簡(jiǎn)答題】企業(yè)面對(duì)海量數(shù)據(jù)，應(yīng)如何具體實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，使之轉(zhuǎn)換成可行的結(jié)果/模型？

【簡(jiǎn)答題】何謂文本挖掘？它與信息檢索有什么關(guān)系（異同）。

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