A.上卷（roll-up）
B.選擇（select）
C.切片（slice）
D.轉(zhuǎn)軸（pivot）
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A.上卷
B.下鉆
C.切塊
D.轉(zhuǎn)軸
A.分布的
B.代數(shù)的
C.整體的
D.混合的
A.空缺值
B.噪聲數(shù)據(jù)
C.不一致數(shù)據(jù)
D.敏感數(shù)據(jù)
A.數(shù)據(jù)壓縮
B.數(shù)據(jù)概化
C.維歸約
D.規(guī)范化
A.設(shè)備異常
B.命名規(guī)則的不一致
C.與其他已有數(shù)據(jù)不一致而被刪除
D.在輸入時(shí)，有些數(shù)據(jù)因?yàn)榈貌坏街匾暥鴽](méi)有被輸入
最新試題
當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時(shí)，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。
選擇用于k均值聚類的聚類數(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。
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。
完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過(guò)定時(shí)的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
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。
使決策樹(shù)更深將確保更好的擬合度，但會(huì)降低魯棒性。