A.在完成數(shù)據(jù)倉庫的實施過程中,需要對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行各種測試.測試工作中要包括單元測試和系統(tǒng)測試
B.當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫的每個單獨組件完成后,就需要對他們進(jìn)行單元測試
C.系統(tǒng)的集成測試需要對數(shù)據(jù)倉庫的所有組件進(jìn)行大量的功能測試和回歸測試
D.在測試之前沒必要制定詳細(xì)的測試計劃
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A.數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)
B.數(shù)據(jù)倉庫使用的需求在開發(fā)出去就要明確
C.數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)是一個不斷循環(huán)的過程,是啟發(fā)式的開發(fā)
D.在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中,并不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切的處理流,數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)分析和處理更靈活,且沒有固定的模式
A.有放回的簡單隨機(jī)抽樣
B.無放回的簡單隨機(jī)抽樣
C.分層抽樣
D.漸進(jìn)抽樣
A.等高線圖
B.餅圖
C.曲面圖
D.矢量場圖
A.一年級
B.二年級
C.三年級
D.四年級
A.31
B.24
C.55
D.3
最新試題
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點時,隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
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。
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。
由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進(jìn)行分類,因此它們不可能過度擬合。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
當(dāng)反向傳播算法運行到達(dá)到最小值時,無論初始權(quán)重是什么,總是會找到相同的解(即權(quán)重)。
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
數(shù)據(jù)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(yīng)的數(shù)據(jù)。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標(biāo)從目標(biāo)源獲取數(shù)據(jù)。
無論質(zhì)心的初始化如何,K-Means始終會給出相同的結(jié)果。