A.在線性
B.對用戶的快速響應(yīng)
C.互操作性
D.多維分析
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A.粒度是指數(shù)據(jù)倉庫小數(shù)據(jù)單元的詳細程度和級別
B.數(shù)據(jù)越詳細,粒度就越小,級別也就越高
C.數(shù)據(jù)綜合度越高,粒度也就越大,級別也就越高
D.粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)量
A.基本元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)集市和應(yīng)用程序等結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息
B.基本元數(shù)據(jù)包括與企業(yè)相關(guān)的管理方面的數(shù)據(jù)和信息
C.基本元數(shù)據(jù)包括日志文件和簡歷執(zhí)行處理的時序調(diào)度信息
D.基本元數(shù)據(jù)包括關(guān)于裝載和更新處理,分析處理以及管理方面的信息
A.數(shù)據(jù)倉庫隨時間的變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容
B.捕捉到的新數(shù)據(jù)會覆蓋原來的快照
C.數(shù)據(jù)倉庫隨事件變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容
D.數(shù)據(jù)倉庫中包含大量的綜合數(shù)據(jù),這些綜合數(shù)據(jù)會隨著時間的變化不斷地進行重新綜合
A.探索性數(shù)據(jù)分析
B.建模描述
C.預(yù)測建模
D.尋找模式和規(guī)則
A.分類
B.聚類
C.關(guān)聯(lián)分析
D.隱馬爾可夫鏈
最新試題
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
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。
要將工作申請分為兩類,并使用密度估計來檢測離職申請人,我們可以使用生成分類器。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
通過統(tǒng)計學可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄,這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時,隨機森林通常比AdaBoost更好。
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集,線性SVM優(yōu)于感知器,因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計算機網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。