A.頻繁子集挖掘
B.頻繁子圖挖掘
C.頻繁數據項挖掘
D.頻繁模式挖掘
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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}>
A.1,2,3,4
B.1,2,3,5
C.1,2,4,5
D.1,3,4,5
A.無向無環(huán)
B.有向無環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無向有環(huán)
A.OLAP和OLAM都基于客戶機/服務器模式,只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術與OLAM技術的結合
D.OLAM服務器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令,在元數據的知道下,對超級立方體作一定的操作
關于OLAP的特性,下面正確的是:()。
(1)快速性
(2)可分析性
(3)多維性
(4)信息性
(5)共享性
A.(1)(2)(3)
B.(2)(3)(4)
C.(1)(2)(3)(4)
D.(1)(2)(3)(4)(5)
最新試題
公司內部收集的數據不存在需要考慮數據隱私的環(huán)節(jié)。
對于文本數據和多媒體數據進行特征提取是為了方便對于這類數據的觀察和理解。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
數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據。
任何對數據處理與存儲系統的操作均需要記錄,這符合數據安全的要求。
給定用于2類分類問題的線性可分離數據集,線性SVM優(yōu)于感知器,因為SVM通常能夠在訓練集上實現更好的分類精度。
通常,當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時,我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數據的可能性。
小數據集的數據處理最好也由計算機手段來完成。
任務調度系統的設計與實現才能使得數據收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數據。
使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現的手機號碼。