A.Derive Node 派生節(jié)點(diǎn)
B.Data Audit Node 數(shù)據(jù)審核節(jié)點(diǎn)
C.Histogram Node 直方圖節(jié)點(diǎn)
D.Analysis Node 分析節(jié)點(diǎn)
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A.行式變換，例如選擇節(jié)點(diǎn)，取樣節(jié)點(diǎn)，匯總節(jié)點(diǎn)等
B.列式變換，例如派生節(jié)點(diǎn)，過(guò)濾節(jié)點(diǎn)，填充節(jié)點(diǎn)等
C.以上都是
A.增加最小前項(xiàng)支持率
B.減小最小前項(xiàng)支持率
C.增加最小規(guī)則置信度
D.增加最大前項(xiàng)數(shù)
A.Gains 收益圖
B.Lift 提升圖
C.ROI 投資回報(bào)率圖
D.Box Plot 箱圖
A.機(jī)器學(xué)習(xí)算法
B.監(jiān)督學(xué)習(xí)
C.非監(jiān)督學(xué)習(xí)
D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)
最新試題
隨機(jī)森林利用隨機(jī)的方式將許多決策樹(shù)組合成一個(gè)森林，每個(gè)決策樹(shù)在分類(lèi)的時(shí)候決定測(cè)試樣本的最終類(lèi)別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）
數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)（）
自有業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)測(cè)及競(jìng)對(duì)分析對(duì)系統(tǒng)的需求主要分為哪些方面（）
關(guān)于SOM聚類(lèi)算法描述正確的是（）
客戶(hù)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(hù)使用體驗(yàn)的感知評(píng)價(jià)。通過(guò)（）核心算法從海量的客戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類(lèi)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（）
給定一個(gè)數(shù)值屬性，怎樣才能平滑數(shù)據(jù)，去掉噪聲？（）
AprioriAll算法存在的問(wèn)題包括（）。
AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn)，具體過(guò)程分為（）兩個(gè)階段。
滿(mǎn)意度分析建模數(shù)據(jù)來(lái)源于（）