ستساعدك أسئلة وإجابات التنقيب عن البيانات متعددة الخيارات على فهم موضوع التنقيب عن البيانات بشكل أفضل. استعد للاختبار أو المقابلة التالية مع هذه المجموعة المكونة من 100+ بيانات MCQ.
قم بالتمرير لأسفل لتبدأ بالإجابة.
A. كل هذه
B. بيع بالتجزئة
C. تصنيع
D. التمويل/المصرفية
A. طبقة الإخراج
B. طبقة خفية
C. طبقة شفافة
D. طبقة الإدخال
A. تتعارض
B. متسخ
C. غير متكامل
D. حبيبي
A. نطاق المتغيرات في مجموعة
B. عدد العقد المستخدمة
C. التصور الرسومي للبيانات
D. عدد الطبقات وعدد العقد في كل طبقة
A. رابط واحد
B. DSBSCAN
C. كلاهما
D. أيا من هذه
A. خطأ شنيع
B. حقيقي
A. شايد
B. صناعي
C. تشذيب
D. ترابطي
A. & lt ؛ body Answer = " ؛ صالح " ؛ & gt ؛ هذا واحد & lt ؛/body & gt ؛
B. & lt ؛ صالح & gt ؛ هذا واحد & lt ؛/صالح & gt ؛
C. & lt ؛ صالح & gt ؛ " ؛ هذا واحد " ؛ & lt ؛/appal & gt ؛
D. كلها صالحة
A. كل ما ورداعلاه
B. أباتشي كاساندرا
C. جدول Google Big
D. mongodb
A. المصطلح الفني لفعل البيانات المخزنة في الخادم
B. تنبؤ منظم ومتطور لنتائج البيانات
C. التفسير المرئي للعلاقات المعقدة في البيانات متعددة الأبعاد
A. فك التشفير التفاضلي
B. تقاس الصعود من خلال البعد عالي التأثير
C. اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات
D. اكتشاف بيانات K-mean
A. كلها أنواع صالحة
B. الشبكة العصبية
C. إحصائي
D. التعلم الالي
A. خطأ شنيع
B. حقيقي
A. كل ما ورداعلاه
B. الذكاء الاصطناعي
C. إحصائيات
D. اللغويات
A. متكل
B. كل هذه
C. إجابة
D. المتغيرات المستهدفة
A. تصنيف
B. تراجع
C. تجزئة
A. مجموعات يمكن التنبؤ بها
B. المنظمات الوظيفية
C. درجات من الملاءمة
D. عناقيد المجموعات
A. التقارير المعقدة التي تم إنشاؤها بواسطة عالم بيانات مؤهل
B. الأبعاد الهرمية التي يمكن إنشاؤها مع متصفح مكعب مفرط
C. البيانات التي لم يتم جمعها من قبل المؤسسة ، مثل البيانات المتوفرة من كتاب مرجعي
D. الهياكل التي تولد قواعد لتصنيف مجموعة البيانات
A. نماذج التعلم العلائقية
B. أشجار وقواعد القرار
C. كل هذه
D. نماذج التبعية الرسومية الاحتمالية
A. خطأ شنيع
B. حقيقي
A. تم تطوير شجرة قرار في عام 1980 ' ولكنها تم استبدالها بالكامل تقريبًا بطريقة العربة اليوم
B. طريقة ستة مراحل للتنبؤ بعادات شراء التجارة الإلكترونية
C. خوارزمية الانحدار الخطي Microsoft '
D. عملية قياسية عبر الصناعة لاستخراج البيانات
A. سالف
B. وظيفة التنشيط
C. الارتباك مصفوفة
D. تشي مربع
A. حقيقي
B. خطأ شنيع
A. الانحراف المعياري الثنائي
B. التباين
C. polyconvergence
D. الجمود العشوائي
A. باستخدام تجربة العمل وغريزة الأمعاء لتصميم مخطط أرضي جديد في متجر للبقالة
B. إعادة تنظيم فريق كرة السلة الخاص بك في مجموعة البداية بناءً على تحليل الأداء
C. وضع اثنين من العناصر التي تم شراؤها بشكل متكرر بجوار بعضها البعض على الرف
D. التنبؤ باحتمالية شراء حقيبة تحمل على الظهر بناءً على شراء المستهلك لأكياس النوم وأحذية المشي لمسافات طويلة
A. تجزئة
B. تصنيف
C. تراجع
A. واجهة مستخدم سهلة الاستخدام وسهلة الاستخدام
B. جدران الحماية المنشأة لحماية البيانات من مصادر ضارة
C. الجهاز المصمم خصيصًا لتخزين كميات هائلة من البيانات
D. فريق المبرمجين الذين صمموا البرنامج المستخدم في مشروع تعدين معين
A. حدود القرار فصل فئات البيانات
B. متغير خوارزمية C4.5
C. مجموعة من ملفات النص التشعبي المرتبط
D. حالة الخطأ غير المنتهية
A. تراكب
B. الزائد
C. ضوضاء
D. تاريخ غير قابل للتطبيق
A. سعر
B. الانكماش الاقتصادي
C. مهارات الموظفين
D. وضع المنتج
A. الزخرفة المتسلسلة
B. تجمع
C. تصنيف
D. gamification
A. المستوى الهيكلي
B. المستوى النوعي
C. المرحلة الابتدائية
D. المستوى الكمي
A. تقليل حجم مجموعة بيانات التدريب
B. زيادة حجم مجموعة بيانات التدريب
C. زيادة حجم مجموعة بيانات الاختبار
D. تقليل حجم مجموعة بيانات الاختبار
A. adaboost
B. طريقة brin صفحة
C. Googlecrawler
D. رتبة صفحة
A. السوابق دائمًا متغير معقد للغاية
B. لا شيء ، فهي قابلة للتبديل
C. السوابق على اليمين ، والنتيجة على اليسار.
D. السوابق على اليسار ، والنتيجة على اليمين
A. المتوسط الجزئي
B. يعني غير متحيز
C. مركب يعني
D. المتوسط المتحرك
A. تعلم وظيفة تقوم بتعيين عنصر بيانات في واحدة من عدة مجموعات محددة مسبقًا.
B. تعبير E بلغة L تصف الحقائق في مجموعة فرعية Fe من F.
C. مهمة وصفية حيث يسعى المرء إلى تحديد مجموعة محدودة من الفئات لوصف البيانات.
D. تعلم وظيفة تقوم بتعيين عنصر بيانات إلى متغير تنبؤ ذي قيمة حقيقية.
A. عملية متعددة الخطوات تتضمن تحضير البيانات ، والبحث في الأنماط ، وتقييم المعرفة ، والصقل مع التكرار بعد التعديل.
B. تعلم وظيفة تقوم بتعيين عنصر بيانات في واحدة من عدة مجموعات أو مجموعات محددة مسبقًا.
C. عملية العثور على نموذج يصف تبعيات كبيرة بين المتغيرات
D. المهمة التي تتكون من تقنيات لتقدير ، من البيانات ، وظيفة كثافة الاحتمال متعددة المتغيرات المشتركة لجميع المتغيرات/الحقول في قاعدة البيانات.
A. مختفي
B. مدخل
C. انتاج |
D. وظيفي
A. مقياس للضوضاء في محتويات قاعدة البيانات
B. تقليص قاعدة بيانات للتوزيع عبر خوادم مختلفة
C. في وقت واحد الوصول إلى قواعد بيانات كائنات متعددة عبر SSH
D. لا شيء مما بالأعلى
A. مهمة تركز على اكتشاف أهم التغييرات في البيانات من القيم المقاسة أو المعيارية مسبقًا
B. طرق لإيجاد وصف مضغوط لمجموعة فرعية من البيانات.
C. عملية العثور على نموذج يصف تبعيات كبيرة بين المتغيرات
D. المهمة التي تتكون من تقنيات لتقدير ، من البيانات ، وظيفة كثافة الاحتمال متعددة المتغيرات المشتركة لجميع المتغيرات/الحقول في قاعدة البيانات.
A. المنطق الضبابي
B. تعلم جمعية
C. إكتشاف عيب خلقي
D. خوارزميات التجميع
A. المقيد آلة بولتزمان
B. شبكات المعلومات
C. جار K-nearest
D. خوارزمية K-Means
A. mongodb
B. sqlite
C. MySQL
D. مارياد
A. (أيا من هذه)
B. تفكيك التدريب
C. اختبار مجموعات البيانات
D. تفكيك التدريب واختبار مجموعات البيانات
A. تجاوز
B. تحليل حدودي
C. المنفعة
D. شيرنوف محددة بشكل سيئ
A. خوارزميات الاستدلال
B. خوارزميات الاستدلال بايزي
C. الخوارزميات الجينية
D. خوارزميات التجميع
A. لا شيء مما بالأعلى
B. أسهل في التدريب عبر التعلم عبر الإنترنت
C. أكثر مقاومة للتقارب المحلي المحلي
D. حدودي
A. العقدة
B. مصدر SAP
C. UDC
D. DB Connect
A. اقرب جار
B. الانحدار اللوجستي
C. استعلام نموذج الجمعية
D. شجرة القرار
A. طريقة أولية رسم الخرائط
B. تحريض القاعدة
C. تطبيق المنطق الغامض
D. استنتاج المعلومات الديناميكية
A. طرق لإيجاد وصف مضغوط لمجموعة فرعية من البيانات.
B. تعلم وظيفة تقوم بتعيين عنصر بيانات في واحدة من عدة مجموعات محددة مسبقًا.
C. نمط اكتشف صحيح على بيانات جديدة مع درجة ما من اليقين ، ويعتمد على البيانات الأخرى.
D. مهمة وصفية حيث يسعى المرء إلى تحديد مجموعة محدودة من الفئات لوصف البيانات.
A. تنظيف البيانات القذرة
B. استخراج البيانات
C. تنظيف البيانات
D. تخزين البيانات المشتراة
A. حقيقي
B. خطأ شنيع
A. خوارزمية K-Means
B. سلاسل ماركوف
C. Dijkstra ' ؛ S خوارزمية
D. الشبكات العصبية
A. وصف
B. أداء
C. تنبؤ
A. خوارزمية البحث التي تمكننا من تحديد موقع السلسلة الثنائية المثلى عن طريق معالجة مجموعة عشوائية أولية من السلاسل الثنائية من خلال إجراء عمليات مثل الطفرة الاصطناعية والتقاطع والاختيار.
B. خوارزمية تقدر مدى جودة نمط معين (نموذج ومعلماته) تلبي معايير عملية KDD. يعتمد تقييم الدقة التنبؤية (الصلاحية) على التحقق من صحة الصليب. تقييم الجودة الوصفية ينطوي على التنبؤ أ
C. خوارزمية كلاسيكية لمجموعة العناصر المتكررة مجموعة التعدين وتعلم قاعدة التعلم عبر قواعد بيانات المعاملات. يستمر عن طريق تحديد العناصر الفردية المتكررة في قاعدة البيانات وتوسيعها إلى مجموعات العناصر الأكبر والأكبر طالما
A. مقياس شامل لقيمة النمط ، والجمع بين الصلاحية ، والجدة ، والفائدة ، والبساطة.
B. تعبير E بلغة L تصف الحقائق في مجموعة فرعية Fe من F.
C. عملية متعددة الخطوات تتضمن تحضير البيانات ، والبحث في الأنماط ، وتقييم المعرفة ، والصقل مع التكرار بعد التعديل.
D. نمط اكتشف صحيح على بيانات جديدة مع درجة ما من اليقين ، ويعتمد على البيانات الأخرى.
A. مصفوفات MySQL
B. قوائم مرتبطة
C. قواعد البيانات العلائقية
D. زوج القيمة الرئيسية
A. يتحقق من صحة الرمز المميز
B. يقسم دفق أحرف الإدخال إلى الرموز
C. يولد قواعد خالية من السياق
D. يعالج شجرة التحليل للمعنى الدلالي
A. المهمة التي تتكون من تقنيات لتقدير ، من البيانات ، وظيفة كثافة الاحتمال متعددة المتغيرات المشتركة لجميع المتغيرات/الحقول في قاعدة البيانات.
B. مهمة وصفية حيث يسعى المرء إلى تحديد مجموعة محدودة من الفئات لوصف البيانات.
C. تعلم وظيفة تقوم بتعيين عنصر بيانات في واحدة من عدة مجموعات أو مجموعات محددة مسبقًا.
D. عملية العثور على نموذج يصف تبعيات كبيرة بين المتغيرات
A. استخدام قاموس البيانات
B. برنامج فك الارتباط والبيانات
C. تقليل الملفات المعزولة بالبيانات المتكررة
D. فرض النزاهة المرجعية
A. تحليل النمذجة الوصفية
B. التحليل العنقودي
C. تحليل البيانات استكشافية
D. التحليل التنبئي
A. الانحدارالخطي
B. تجمع
C. معرفة
D. البيانات الوصفية
A. backpropagation
B. عزل عشوائي للأوزان
C. الإخراج المستمر
D. قادر على تعلم الانفصال غير الخطية
A. التصويت
B. تكديس
C. متوسط
D. bootstrapping
A. مهمة تركز على اكتشاف أهم التغييرات في البيانات من القيم المقاسة أو المعيارية مسبقًا
B. مهمة وصفية حيث يسعى المرء إلى تحديد مجموعة محدودة من الفئات لوصف البيانات.
C. عملية العثور على نموذج يصف تبعيات كبيرة بين المتغيرات
D. طرق لإيجاد وصف مضغوط لمجموعة فرعية من البيانات.
A. تصديق
B. يدعم
C. التعلم تحت إشراف
D. البنية
A. الوظيفة اللوجستية
B. لا يمكن NN متعدد الطبقات حساب الإخراج المستمر
C. وظيفة الزائدية
D. وظيفة لوغاريتمية
A. لغة برمجة تمكن Hadoop من العمل كمستودع بيانات.
B. أيا من هذه
C. لغة برمجة تبسط المهام المشتركة للعمل مع Hadoop.
A. أخذ عينات غامضة
B. binning
C. تعزيز
D. تجمع
A. // a/[يحتوي على (href ، " ؛ ملف تعريف " ؛)]
B. // a/[يحتوي على (href ، " ؛ ملف تعريف " ؛)]/@href
C. // href/profile
D. //صفحه شخصيه
A. DBSCAN
B. ID3
C. لا شيء مما بالأعلى
D. الانحدار اللوجستي
A. عديمة الجنسية
B. خطي قابل للانفصال
C. إرجاع إخراج JSON
D. دولة
A. Datanode
B. FS شل
C. Dfsadmin
D. namenode
A. متعدد الأوجه
B. متعدد الأوراق
C. متعددة
D. متعدد الوسائط
A. فهم بحزم أهداف العمل والاحتياجات
B. تقييم الوضع الحالي من خلال اكتشاف الموارد والافتراضات والقيود وما إلى ذلك.
C. إنشاء أهداف استخراج البيانات لتحقيق أهداف العمل
D. قم بإنشاء قائمة بجميع الخوارزميات ذات الصلة المراد تطبيقها على المهمة
A. أداة سطر الأوامر لاسترداد الملفات
B. منهجية لتصنيف الميزات الخفية للبيانات
C. جزء من HTTP يحدد إذن الوصول
D. خوارزمية التعلم العودية غير الخاضعة للإشراف
A. مستوى رقمي
B. المرحلة الابتدائية
C. مستوى التبعية
D. المستوى الكمي
A. نماذج الخليط العادية
B. جيل المرشح
C. الأساليب المفرطة
D. أيا من هذه
A. https
B. PGP
C. OAUTH
D. SSL
A. تكامل البيانات
B. بيانات التعدين
C. تنظيف البيانات
D. قياس البيانات
A. التحليل العنقودي
B. إذا ... ثم ... تحليل
C. تحليل الانحدار
D. تحليل السلة في السوق
A. 1/n^2
B. 1/ن
C. 1-1/n^2
D. 1/2n
A. كل ما ورداعلاه
B. الانحدار اللوجستي
C. أريما
D. الانحدار غير الخطي
E. تراجع
A. نوع
B. يقلل
C. خريطة
D. خلط
A. عدم تقسيم
B. اقتران مغناطيسي
C. اقتران متعالي
D. QuickStart اقتران
A. حقيقي
B. خطأ شنيع
A. ضوضاء
B. القيم المتطرفة
C. يتراوح
D. بيانات غير قابلة للتطبيق
A. تقنيات لتحسين كفاءة خوارزمية apriori
B. طريقة لمسح قاعدة البيانات مرارًا وتكرارًا وتحقق من مجموعة كبيرة من المرشحين عن طريق مطابقة الأنماط.
C. طرق توليد مجموعات العناصر المتكررة دون جيل المرشح.
D. طرق لإيجاد وصف مضغوط لمجموعة فرعية من البيانات.
A. شهادات العملاء
B. عطلة بيع
C. ضمان استعادة الاموال
D. كروت الولاء
A. ID3 (التكرار التكراري 3)
B. C4.5 خوارزمية
C. عربة (تصنيف وأشجار الانحدار)
D. Chaid (اكتشاف التفاعل الأوتوماتيكي Chi Square)
A. يستخدم الصقل التكراري
B. أكثر مقاومة للقيم المتطرفة
C. كل ما ورداعلاه
D. يمثل مجموعات من المركز
A. المعالجة والإدارة
B. المصدر والنتائج
C. الإدارة والتسليم
D. التطبيق والتسليم
A. كل ما سبق مناسب
B. السيلينيوم
C. phantomjs
D. wget
A. التحليل التنبئي
B. تنشيط الوظيفة
C. تحليل الارتباط
D. تجمع
A. قياس التباين
B. قياس الأهمية
C. دقة التوج
D. قياس رفع
A. {" ؛ الجواب " ؛: " ؛ هذا واحد " ؛}
B. {" ؛ الجواب " ؛: [" ؛ هذا واحد " ؛]}
C. {[" ؛ الجواب " ؛: " ؛ هذا واحد " ؛]}
D. كلها صالحة
A. HTTP طلب الرؤوس
B. بسكويت
C. ملفات تسجيل الخادم
D. كل ما ورداعلاه