A.離差平方和
B.回歸平方和
C.殘差平方和
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A.均勻分布
B.高度左傾斜
C.高度右傾斜
A.聚類
B.聯(lián)機(jī)分析處理
C.特征挖掘
D.預(yù)測(cè)
A.經(jīng)驗(yàn)方法
B.肘方法
C.交叉驗(yàn)證
D.以上都不是
A.最小邊緣超平面
B.最大邊緣超平面
C.橫截面
D.支持向量
A.對(duì)數(shù)線性模型
B.直方圖
C.聚類
D.數(shù)據(jù)立方體聚集
最新試題
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進(jìn)算法。
AprioriAll算法存在的問題包括（）。
如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（）
物聯(lián)網(wǎng)端到端質(zhì)量分析應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)接入時(shí)長(zhǎng)定界流程，當(dāng)下列哪些過程時(shí)延損耗較大需要轉(zhuǎn)EPC進(jìn)行處理（）
下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是（）
客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評(píng)價(jià)。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。
不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是（）
樸素貝葉斯分類器對(duì)（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。
關(guān)于ROC曲線和ROC統(tǒng)計(jì)量，正確的說法有（）
當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)，該決策樹是（）