單項(xiàng)選擇題下列幾種數(shù)據(jù)挖掘功能中，（）被廣泛的用于購(gòu)物籃分析。

A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類(lèi)和預(yù)測(cè)
C.聚類(lèi)分析
D.演變分析


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你可能感興趣的試題

1.單項(xiàng)選擇題下列幾種數(shù)據(jù)挖掘功能中，（）被廣泛的應(yīng)用于股票價(jià)格走勢(shì)分析。

A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類(lèi)和預(yù)測(cè)
C.聚類(lèi)分析
D.演變分析

3.單項(xiàng)選擇題下面的數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)中，（）將決定所使用的數(shù)據(jù)挖掘功能。

A.選擇任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)
B.選擇要挖掘的知識(shí)類(lèi)型
C.模式的興趣度度量
D.模式的可視化表示

4.單項(xiàng)選擇題假設(shè)現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)是解析數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于客戶(hù)的一般特征的描述，通常所使用的數(shù)據(jù)挖掘功能是（）。

A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類(lèi)和預(yù)測(cè)
C.孤立點(diǎn)分析
D.演變分析
E.概念描述

5.單項(xiàng)選擇題幫助市場(chǎng)分析人員從客戶(hù)的基本信息庫(kù)中發(fā)現(xiàn)不同的客戶(hù)群，通常所使用的數(shù)據(jù)挖掘功能是（）。

A.關(guān)聯(lián)分析
B.分類(lèi)和預(yù)測(cè)
C.聚類(lèi)分析
D.孤立點(diǎn)分析
E.演變分析

最新試題

管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問(wèn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

題型：判斷題

選擇用于k均值聚類(lèi)的聚類(lèi)數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。

題型：判斷題

通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí)，我們幾乎總是可以通過(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。

題型：判斷題

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。

題型：判斷題

數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。

題型：判斷題

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

題型：判斷題

任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。

題型：判斷題

給定用于2類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類(lèi)精度。

題型：判斷題

使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。

題型：判斷題

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)。

題型：判斷題