在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪三種算法應(yīng)用最為廣泛（）

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)候決定測試樣本的最終類別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）

關(guān)于ROC曲線和ROC統(tǒng)計(jì)量，正確的說法有（）

最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）

TOP終端分析的準(zhǔn)確性在于（）

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

集中性能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源不包括（）

不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是（）

AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn)，具體過程分為（）兩個(gè)階段。

物聯(lián)網(wǎng)端到端質(zhì)量分析應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)接入時(shí)長定界流程，當(dāng)下列哪些過程時(shí)延損耗較大需要轉(zhuǎn)EPC進(jìn)行處理（）