A.布爾關聯(lián)規(guī)則和量化關聯(lián)規(guī)則
B.單維關聯(lián)規(guī)則和多維關聯(lián)規(guī)則
C.單層關聯(lián)規(guī)則和多層關聯(lián)規(guī)則
D.簡答關聯(lián)規(guī)則和復雜關聯(lián)規(guī)則
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.單維關聯(lián)規(guī)則
B.多維關聯(lián)規(guī)則
C.混合維關聯(lián)規(guī)則
D.不是一個關聯(lián)規(guī)則
A.概念描述
B.分類和預測
C.聚類分析
D.演變分析
A.劃分的方法
B.基于模型的方法
C.基于密度的方法
D.層次的方法
A.Euclidean距離
B.Manhattan距離
C.Eula距離
D.Minkowski距離
A.判定樹歸納
B.貝葉斯分類
C.后向傳播分類
D.基于案例的推理
最新試題
當數(shù)據集標簽錯誤的數(shù)據點時,隨機森林通常比AdaBoost更好。
數(shù)據索引是保證數(shù)據處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據索引的數(shù)據訪問是線性訪問,但是做了索引的數(shù)據訪問會成倍的降低訪問時間。
數(shù)據收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā),才能源源不斷地獲取對應的數(shù)據。
當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時,MAP估計等于ML估計。
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
無論質心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結果。
訓練神經網絡具有過度擬合訓練數(shù)據的潛在問題。
數(shù)據索引就像給每條數(shù)據裝了個信箱。
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的多個值,并選擇最小化失真度量的值。
經常跟管理層打交道并進行有效地關于商業(yè)領域的討論有助于數(shù)據科學項目的成功。