A.分類樹
B.回歸數(shù)
C.二分?jǐn)?shù)
D.多分樹
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A.當(dāng)業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的樣本流量太大,可以結(jié)合計(jì)算資源能力,通過合理比例的樣本抽樣,開展指標(biāo)計(jì)算與分析
B.對于業(yè)務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)分析,選取單個(gè)用戶的業(yè)務(wù)訪問xdr,即可計(jì)算該業(yè)務(wù)的指標(biāo)情況,評估該業(yè)務(wù)是否存在內(nèi)容資源質(zhì)差
C.不同業(yè)務(wù)的質(zhì)量指標(biāo)通常存在一定差值,該現(xiàn)象與各業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)特性、用戶行為、內(nèi)容資源差異等多個(gè)因素有關(guān),屬于正?,F(xiàn)象
D.業(yè)務(wù)質(zhì)量分析中,通常結(jié)合業(yè)務(wù)指標(biāo)的歷史值(如該指標(biāo)上周均值)與指標(biāo)的固定閾值(如成功率是否低于90%),來作為是否出現(xiàn)質(zhì)差或者劣化的判斷依據(jù)
A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)存儲
C.可視化
D.數(shù)據(jù)建模
A.分類區(qū)隔類
B.推測預(yù)測類
C.序列規(guī)則類
D.人工智能類
A.維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度
B.維的層次性是由觀察數(shù)據(jù)細(xì)致程度不同造成的
C.“某年某月某日”是時(shí)間維的層次
D.“月、季、年”是時(shí)間維的層次
A.數(shù)據(jù)無時(shí)基
B.抽取程序的算法有差異
C.抽取的層次不同
D.缺乏集成性
最新試題
關(guān)于ROC曲線和ROC統(tǒng)計(jì)量,正確的說法有()
給定一個(gè)數(shù)值屬性,怎樣才能平滑數(shù)據(jù),去掉噪聲?()
下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是()
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集中性能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源不包括()
樸素貝葉斯分類器對()數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。
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GSP算法存在的問題包括()。
AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn),具體過程分為()兩個(gè)階段。
下面關(guān)于維的概念哪個(gè)是不正確的()