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[多选题]

典型的机器学习和数据挖掘算法包括()

分类

B、聚类

C、正交

D、回归分析

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第1题
机器学习与数据挖掘中的十大经典算法包括()。

A.K-Means算法

B.最大期望(EM)算法

C.CART:分类与回归树

D.冒泡排序法

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第2题
下面关于SQL SERVER表述错误的是()。A.广泛支持电子商务功能B.允许从URL通过HTTP进行访问和查询C
.支持Web数据分析,但没有对Web数据分析提供数据挖掘工具和算法D.允许在单个机器上安装多个孤立的SQL Server

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第3题
人工智能和机器学习算法与安全领域的融合,其中无监督学习,是使用已经知道答案的数据或者是已经给定标签的数据给机器进行学习的一个过程()
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第4题
下列关于数据挖掘的描述,正确的是(5)。A.数据挖掘可以支持人们进行决策B.数据挖掘可以对任何数据

下列关于数据挖掘的描述,正确的是(5)。

A.数据挖掘可以支持人们进行决策

B.数据挖掘可以对任何数据进行

C.数据挖掘与机器学习是同一的

D.数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

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第5题
在关于数据挖掘的描述,正确的是______。A.数据挖掘可以支持人们进行决策B.数据挖掘可以对任何数据

在关于数据挖掘的描述,正确的是______。

A.数据挖掘可以支持人们进行决策

B.数据挖掘可以对任何数据进行

C.数据挖掘与机器学习是同一的

D.数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

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第6题
在关于数据挖掘的描述中,正确的是(71)。A.数据挖掘可以支持人们进行决策B.数据挖掘可以对任何数据

在关于数据挖掘的描述中,正确的是(71)。

A.数据挖掘可以支持人们进行决策

B.数据挖掘可以对任何数据进行

C.数据挖掘与机器学习是同一的

D.数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

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第7题
下列关于数据挖掘的描述,正确的是(60)。

A.数据挖掘可以支持人们进行决策

B.数据挖掘可以对任何数据进行

C.数据挖掘与机器学习是同一的

D.数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

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第8题
在关于数据挖掘的描述中,正确的是(44)。

A.数据挖掘可以支持人们进行决策

B.数据挖掘可以对任何数据进行

C.数据挖掘与机器学习是同一的

D.数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

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第9题
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们

我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()

A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练

B.我们可以试用在线机器学习算法

C.我们应用PCA算法降维,减少特征数

D.B和C

E.A和B

F.以上所有

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第10题
以下关于分类挖掘的相关说法错误的是______。

A.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等

B.有三种分类器评价或比较尺度:预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度

C.统计方法包括决策树法和规则归纳法

D.神经网络方法主要是BP算法

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第11题
Mllib实现了一些常见的机器学习算法和应用程序,包括()。

A.分类

B.聚类

C.降维

D.回归

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