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}>
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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(jī)/服務(wù)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(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令,在元數(shù)據(jù)的知道下,對超級立方體作一定的操作
關(guān)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)
A.在完成數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)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(dú)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(jì)劃
最新試題
最大似然估計(jì)的一個缺點(diǎn)是,在某些情況下(例如,多項(xiàng)式分布),它可能會返回零的概率估計(jì)。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
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)。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時,隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
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)。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來完成。