A.標(biāo)稱
B.序數(shù)
C.區(qū)間
D.相異
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A.第一個(gè)
B.第二個(gè)
C.第三個(gè)
D.第四個(gè)
A.變量代換
B.離散化
C.聚集
D.估計(jì)遺漏值
A.根據(jù)內(nèi)容檢索
B.建模描述
C.預(yù)測(cè)建模
D.尋找模式和規(guī)則
A.探索性數(shù)據(jù)分析
B.建模描述
C.預(yù)測(cè)建模
D.尋找模式和規(guī)則
A.頻繁模式挖掘
B.分類和預(yù)測(cè)
C.數(shù)據(jù)預(yù)處理
D.數(shù)據(jù)流挖掘
最新試題
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會(huì)降低魯棒性。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個(gè)角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時(shí)的方式不斷地觸發(fā),才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定,則可以在時(shí)間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器,而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。
完整性,一致性,時(shí)效性,唯一性,有效性,準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問,但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會(huì)成倍的降低訪問時(shí)間。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來完成。