A.分類區(qū)隔類
B.推測(cè)預(yù)測(cè)類
C.序列規(guī)則類
D.人工智能類
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A.維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度
B.維的層次性是由觀察數(shù)據(jù)細(xì)致程度不同造成的
C.“某年某月某日”是時(shí)間維的層次
D.“月、季、年”是時(shí)間維的層次
A.數(shù)據(jù)無時(shí)基
B.抽取程序的算法有差異
C.抽取的層次不同
D.缺乏集成性
A.±0.5%
B.±1%
C.±2%
D.±5%
A.格式錯(cuò)誤，無法解析
B.域名服務(wù)器錯(cuò)誤
C.DNS不支持該請(qǐng)求
D.域名不存在的查詢
A.網(wǎng)絡(luò)切換成功率
B.流量
C.TCP重傳率
D.業(yè)務(wù)傳輸速率
最新試題
關(guān)于ROC曲線和ROC統(tǒng)計(jì)量，正確的說法有（）
數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類（）
在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪三種算法應(yīng)用最為廣泛（）
客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評(píng)價(jià)。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。
當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)，該決策樹是（）
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。
如果購買鐵錘的顧客中有70％的人購買了鐵釘，那么置信度是（）。
Hbase集群的后臺(tái)進(jìn)程名稱包括（）
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。
樸素貝葉斯分類器對(duì)（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。