Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具（）

TOP終端分析的準(zhǔn)確性在于（）

樸素貝葉斯分類器對(duì)（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。

當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)，該決策樹是（）

GSP算法存在的問(wèn)題包括（）。

AprioriAll算法存在的問(wèn)題包括（）。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進(jìn)算法。

最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）

隨機(jī)森林利用隨機(jī)的方式將許多決策樹組合成一個(gè)森林，每個(gè)決策樹在分類的時(shí)候決定測(cè)試樣本的最終類別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）

互聯(lián)網(wǎng)本身具有（）的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來(lái)了革命性的突破。