A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
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A.OLTP系統(tǒng)主要用于管理當(dāng)前數(shù)據(jù),而OLAP系統(tǒng)主要存放的是歷史數(shù)據(jù)
B.在數(shù)據(jù)的存取上,OLTP系統(tǒng)比OLAP系統(tǒng)有著更多的寫操作
C.對OLTP系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)訪問量往往比對OLAP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問量要大得多
D.OLAP系統(tǒng)中往往存放的是匯總的數(shù)據(jù),而OLTP系統(tǒng)中往往存放詳細的數(shù)據(jù)
A.企業(yè)倉庫
B.數(shù)據(jù)集市
C.虛擬倉庫
D.信息倉庫
A.數(shù)據(jù)源
B.數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器
C.OLAP服務(wù)器
D.前端工具
A.信息處理
B.互聯(lián)網(wǎng)搜索
C.分析處理
D.數(shù)據(jù)挖掘
A.1-100M
B.100M-10G
C.10-1000G
D.100GB-數(shù)TB
最新試題
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點時,隨機森林通常比AdaBoost更好。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
當(dāng)反向傳播算法運行到達到最小值時,無論初始權(quán)重是什么,總是會找到相同的解(即權(quán)重)。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學(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。
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集,線性SVM優(yōu)于感知器,因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。