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A.4
B.5
C.6
D.7
A.OLAP事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高
B.OLAP的最終數(shù)據(jù)來源與OLTP不一樣
C.OLTP面對的是決策人員和高層管理人員
D.OLTP以應(yīng)用為核心,是應(yīng)用驅(qū)動的
A.OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應(yīng)用程序不同
B.與OLAP應(yīng)用程序不同,OLTP應(yīng)用程序包含大量相對簡單的事務(wù)
C.OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高
D.OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的,但其最終數(shù)據(jù)來源與OLTP一樣均來自底層的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),兩者面對的用戶是相同的
關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是()
(1)快速性(2)可分析性(3)多維性(4)信息性(5)共享性
A.(1)(2)(3)
B.(2)(3)(4)
C.(1)(2)(3)(4)
D.(1)(2)(3)(4)(5)
A.在線性
B.對用戶的快速響應(yīng)
C.互操作性
D.多維分析
最新試題
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時,無論初始權(quán)重是什么,總是會找到相同的解(即權(quán)重)。
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,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。
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。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對于問題的理解并相互討論,然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類,然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具,架構(gòu),甚至編程的形式來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作,然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應(yīng)的存儲系統(tǒng)。
最大似然估計的一個缺點(diǎn)是,在某些情況下(例如,多項(xiàng)式分布),它可能會返回零的概率估計。
由于決策樹學(xué)會了對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。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
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。