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多項(xiàng)選擇題

Apriori算法的計(jì)算復(fù)雜度受（）影響。

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

填空題

數(shù)據(jù)概化是指：（）

答案：沿概念分層向上概化

判斷題

對(duì)于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類結(jié)果沒(méi)有影響。

答案：正確

名詞解釋

ROLAP

答案：是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)方式的，在這種結(jié)構(gòu)中，多維數(shù)據(jù)被映像成二維關(guān)系表，通常采用星型或雪花型架構(gòu)，由一個(gè)事實(shí)表和多個(gè)維度表...

問(wèn)答題

什么是技術(shù)元數(shù)據(jù)？主要包含的內(nèi)容是什么？

答案：

單項(xiàng)選擇題

下面哪種分類方法是屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法？（）

A.判定樹(shù)歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理

填空題

使用星型模式可以從一定程度上（）查詢效率。因?yàn)樾切湍Ｊ街袛?shù)據(jù)的組織已經(jīng)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，主要數(shù)據(jù)都在龐大的事實(shí)表中。

答案：提高

判斷題

離群點(diǎn)可以是合法的數(shù)據(jù)對(duì)象或者值。

答案：正確

判斷題

模式為對(duì)數(shù)據(jù)集的全局性總結(jié)，它對(duì)整個(gè)測(cè)量空間的每一點(diǎn)做出描述；模型則對(duì)變量變化空間的一個(gè)有限區(qū)域做出描述。

答案：錯(cuò)誤

單項(xiàng)選擇題

一個(gè)對(duì)象的離群點(diǎn)得分是該對(duì)象周圍密度的逆。這是基于（）的離群點(diǎn)定義。

A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類

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數(shù)據(jù)挖掘工程師章節(jié)練習(xí)(2020.02.29)

Apriori算法的計(jì)算復(fù)雜度受（）影響。

數(shù)據(jù)概化是指：（）

對(duì)于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類結(jié)果沒(méi)有影響。

ROLAP

什么是技術(shù)元數(shù)據(jù)？主要包含的內(nèi)容是什么？

下面哪種分類方法是屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法？（）

使用星型模式可以從一定程度上（）查詢效率。因?yàn)樾切湍Ｊ街袛?shù)據(jù)的組織已經(jīng)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，主要數(shù)據(jù)都在龐大的事實(shí)表中。

離群點(diǎn)可以是合法的數(shù)據(jù)對(duì)象或者值。

模式為對(duì)數(shù)據(jù)集的全局性總結(jié)，它對(duì)整個(gè)測(cè)量空間的每一點(diǎn)做出描述；模型則對(duì)變量變化空間的一個(gè)有限區(qū)域做出描述。

一個(gè)對(duì)象的離群點(diǎn)得分是該對(duì)象周圍密度的逆。這是基于（）的離群點(diǎn)定義。

數(shù)據(jù)挖掘工程師章節(jié)練習(xí)(2020.02.29)

Apriori算法的計(jì)算復(fù)雜度受（）影響。

數(shù)據(jù)概化是指：（）

對(duì)于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類結(jié)果沒(méi)有影響。

ROLAP

什么是技術(shù)元數(shù)據(jù)？主要包含的內(nèi)容是什么？

下面哪種分類方法是屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法？（）

使用星型模式可以從一定程度上（）查詢效率。因?yàn)樾切湍Ｊ街袛?shù)據(jù)的組織已經(jīng)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，主要數(shù)據(jù)都在龐大的事實(shí)表中。

離群點(diǎn)可以是合法的數(shù)據(jù)對(duì)象或者值。

模式為對(duì)數(shù)據(jù)集的全局性總結(jié)，它對(duì)整個(gè)測(cè)量空間的每一點(diǎn)做出描述；模型則對(duì)變量變化空間的一個(gè)有限區(qū)域做出描述。

一個(gè)對(duì)象的離群點(diǎn)得分是該對(duì)象周圍密度的逆。這是基于（）的離群點(diǎn)定義。

Apriori算法的計(jì)算復(fù)雜度受（）影響。

對(duì)于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對(duì)分類結(jié)果沒(méi)有影響。

什么是技術(shù)元數(shù)據(jù)？主要包含的內(nèi)容是什么？

下面哪種分類方法是屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法？（）

使用星型模式可以從一定程度上（）查詢效率。因?yàn)樾切湍Ｊ街袛?shù)據(jù)的組織已經(jīng)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，主要數(shù)據(jù)都在龐大的事實(shí)表中。

模式為對(duì)數(shù)據(jù)集的全局性總結(jié)，它對(duì)整個(gè)測(cè)量空間的每一點(diǎn)做出描述；模型則對(duì)變量變化空間的一個(gè)有限區(qū)域做出描述。

一個(gè)對(duì)象的離群點(diǎn)得分是該對(duì)象周圍密度的逆。這是基于（）的離群點(diǎn)定義。