A.F1度量
B.召回率(recall)
C.精度(precision)
D.真正率(turepositive rate,TPR)
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A.其支持度小于閾值
B.都是不讓人感興趣的
C.包含負(fù)模式和負(fù)相關(guān)模式
D.對(duì)異常數(shù)據(jù)項(xiàng)敏感
A.支持度閥值
B.項(xiàng)數(shù)(維度)
C.事務(wù)數(shù)
D.事務(wù)平均寬度
根據(jù)下面的購(gòu)物籃,假定支持度閾值為40%,其中()是頻繁閉項(xiàng)集。
TID 項(xiàng)
1 abc
2 abcd
3 bce
4 acde
5 de
A.abc
B.ad
C.cd
D.de
利用Apriori算法計(jì)算頻繁項(xiàng)集可以有效降低計(jì)算頻繁集的時(shí)間復(fù)雜度。在以下的購(gòu)物籃中產(chǎn)生支持度不小于3的候選3-項(xiàng)集,在候選2-項(xiàng)集中需要剪枝的是()
ID 項(xiàng)集
1 面包、牛奶
2 面包、尿布、啤酒、雞蛋
3 牛奶、尿布、啤酒、可樂(lè)
4 面包、牛奶、尿布、啤酒
5 面包、牛奶、尿布、可樂(lè)
A.啤酒、尿布
B.啤酒、面包
C.面包、尿布
D.啤酒、牛奶
A.聚類(lèi)
B.切片
C.轉(zhuǎn)軸
D.切塊
E.分類(lèi)
A.數(shù)據(jù)的抽取
B.存儲(chǔ)和管理
C.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)
D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)
A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是數(shù)據(jù)庫(kù)
B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)
C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向業(yè)務(wù)的,支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)
D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持決策而非事務(wù)處理
E.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要目標(biāo)就是幫助分析,做長(zhǎng)期性的戰(zhàn)略制定
A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的
B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是集成的
C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的
D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是反映歷史變化的
E.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向事務(wù)的
A.主成分分析
B.特征提取
C.奇異值分解
D.特征加權(quán)
E.離散化
A.連續(xù)性
B.維度
C.稀疏性
D.分辨率
E.相異性
最新試題
在訓(xùn)練樣本集中,對(duì)于訓(xùn)練樣本數(shù)目不均衡的情況,處理方法妥當(dāng)?shù)氖牵ǎ?/p>
SQL語(yǔ)言由()組成。
供應(yīng)商的物流服務(wù)水平可以從()方面來(lái)衡量。
對(duì)于同一個(gè)樣本集,下列說(shuō)法正確是()。
下列戰(zhàn)略中屬于合資經(jīng)營(yíng)中的基本戰(zhàn)略的是()。
當(dāng)買(mǎi)方資產(chǎn)專(zhuān)用性高,而賣(mài)方資產(chǎn)專(zhuān)用性低時(shí),賣(mài)方企業(yè)選擇的戰(zhàn)略不是以下哪幾項(xiàng)()。
關(guān)于樸素貝葉斯算法,下列說(shuō)法正確的是()。
時(shí)間序列會(huì)受()因素共同作用。
一個(gè)時(shí)間序列由長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)四種成分構(gòu)成,()。
關(guān)于logistic回歸的說(shuō)法中不正確的是()。