單項(xiàng)選擇題下列()不是將主觀信息加入到模式發(fā)現(xiàn)任務(wù)中的方法。

A.與同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對(duì)比
B.可視化
C.基于模板的方法
D.主觀興趣度量


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1.單項(xiàng)選擇題下列度量不具有反演性的是()。

A.系數(shù)
B.幾率
C.Cohen度量
D.興趣因子

2.單項(xiàng)選擇題在圖集合中發(fā)現(xiàn)一組公共子結(jié)構(gòu),這樣的任務(wù)稱為()。

A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘
D.頻繁模式挖掘

3.單項(xiàng)選擇題下面選項(xiàng)中t不是s的子序列的是()。

A.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>,t=<{2},{3,6},{8}>
B.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>,t=<{2},{8}>
C.s=<{1,2},{3,4}>,t=<{1},{2}>
D.s=<{2,4},{2,4}>,t=<{2},{4}>

5.單項(xiàng)選擇題概念分層圖是()圖。

A.無(wú)向無(wú)環(huán)
B.有向無(wú)環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無(wú)向有環(huán)

最新試題

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。

題型:判斷題

使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。

題型:判斷題

隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。

題型:判斷題

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。

題型:判斷題

當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí),隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。

題型:判斷題

數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問(wèn)是線性訪問(wèn),但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問(wèn)會(huì)成倍的降低訪問(wèn)時(shí)間。

題型:判斷題

支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

題型:判斷題

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)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)。

題型:判斷題

根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對(duì)于問(wèn)題的理解并相互討論,然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類,然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具,架構(gòu),甚至編程的形式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的工作,然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

題型:判斷題

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。

題型:判斷題