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数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。
A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等
B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法
C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等
D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法，可将其分为(47)。
A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等
B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法
C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等
D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
A.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小
B.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大
C.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小
D.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大
A.按税种分类
B.按指标测算范围分类
C.按指标性质分类
D.按税种管理权限与使用单位分类
A.结合具体业务场景进行分析
B.基于模型或经验规则，输出客户分群结果
C.利用机器学习等技术建立预测模型
D.搭建数据模型
E.利用大数据分析工具，对客户进行数据标签，并通过
A.交互式查询：基于海量数据的透视分析，用户可以通过上卷、下钻、切片等交互操作，了解数据集细节
B.机器学习：监督学习、无监督学习、分类算法如决策树、SVM等
C.文本统计分析：比如词频TFIDF分析;学术论文、专利文献的引用分析和统计;维基百科数据分析等
D.Web访问日志分析;分析和挖掘用户在web上的访问、购物行为特征，分析用户访问行为
A.对按照《商业银行银行账户信用风险暴露分类指引》暴露分类为一般公司风险暴露的法人客户授信业务预期损失程度的评估
B.按照商业银行各类贷款的债项评级模型直接测算得到
C.对按照《商业银行银行账户信用风险暴露分类指引》暴露分类为一般公司风险暴露的法人客户授信业务实际损失程度的评估
D.基于债务人的客户评级获得
