A.作業(yè)配置
B.提交作業(yè)
C.Map任務(wù)的分配和執(zhí)行
D.Reduce任務(wù)的分配和執(zhí)行
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A.分光復(fù)用
B.原始報(bào)文鏡像復(fù)用
C.會(huì)話級(jí)數(shù)據(jù)復(fù)用
D.統(tǒng)計(jì)級(jí)數(shù)據(jù)復(fù)用
A.ROC統(tǒng)計(jì)量是ROC曲線下面的面積
B.ROC曲線是利用靈敏度和指定度畫(huà)出來(lái)的
C.ROC曲線越飽滿，模型的預(yù)測(cè)能力越好
D.ROC值越小，模型的預(yù)測(cè)能力越好
A.干擾樣本清理算法
B.異常樣本識(shí)別算法
C.異常樣本聚類算法
D.決策樹(shù)算法
A.能夠處理高緯度的數(shù)據(jù)，并且不做特征選擇
B.每次學(xué)習(xí)使用不同訓(xùn)練集，一定程度避免過(guò)擬合
C.在某些噪音較大的分類或回歸問(wèn)題上不會(huì)過(guò)擬合
D.級(jí)別劃分較多的屬性不會(huì)影響模型效果
A.決策樹(shù)算法
B.回歸算法
C.聚類分析
D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
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)在分類的時(shí)候決定測(cè)試樣本的最終類別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）
客戶感知溯源分析結(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網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。
基于數(shù)據(jù)挖掘分析，開(kāi)展業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的分析與預(yù)判時(shí)，下列哪項(xiàng)說(shuō)法是錯(cuò)誤的（）
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（）
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。
互聯(lián)網(wǎng)本身具有（）的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來(lái)了革命性的突破。
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（）
KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。
高鐵用戶識(shí)別基于以下哪些信息（）
在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪三種算法應(yīng)用最為廣泛（）