B.   Einzelhandel

C.   Herstellung

D.   Finanzen/Bankgeschäfte

B.   Versteckte Schicht

C.   Transparente Schicht

D.   Eingangsschicht

B.   schmutzig

C.   nicht integriert

D.   körnig

B.   Die Anzahl der verwendeten Knoten

C.   Die grafische Visualisierung der Daten

D.   Die Anzahl der Schichten und die Anzahl der Knoten in jeder Schicht

B.   DSBSCAN

C.   Beide

D.   Keine von diesen

B.   WAHR

B.   künstlich

C.   Beschneidung

D.   assoziativ

B.   & lt; gültig & gt; dieses eine & lt;/gültig & gt;

C.   & lt; gültig & gt; " dieses eine " & lt;/gültig & gt;

D.   Alle sind gültig

B.   Apache Cassandra

C.   Google Big Table

D.   MongoDb

B.   Eine strukturierte und entwickelte Vorhersage von Datenergebnissen

C.   Die visuelle Interpretation komplexer Beziehungen in mehrdimensionalen Daten

B.   Knoop-Hartness gemessen durch hochwirksame Dimension

C.   Wissensentdeckung in Datenbanken

D.   K-Mean-Datenentdeckung

B.   Neurales Netzwerk

C.   Statistisch

D.   Maschinelles Lernen

B.   WAHR

B.   Künstliche Intelligenz

C.   Statistiken

D.   Linguistik

B.   Alle von denen

C.   Antwort

D.   Zielvariablen

B.   Regression

C.   Segmentierung

B.   Mitteilende Organisationen

C.   Fitgrade

D.   Cluster

B.   Hierarchische Dimensionen, die mit einem Hyper -Würfelbrowser erstellt werden können

C.   Daten, die nicht von der Organisation gesammelt wurden, z. B. Daten, die aus einem Nachschlagewerk verfügbar sind

D.   Strukturen, die Regeln für die Klassifizierung eines Datensatzes generieren

B.   Entscheidungsbäume und Regeln

C.   Alle von denen

D.   Probabilistische grafische Abhängigkeitsmodelle

B.   WAHR

B.   Eine sechs Phasenmethode zur Vorhersage von E-Commerce-Kaufgewohnheiten

C.   Microsoft linearer Regressionsalgorithmus

D.   Ein branchenübergreifender Standardprozess für Data Mining

B.   Aktivierungsfunktion

C.   Verwirrung Matrix

D.   Chi-Quadrat

B.   FALSCH

B.   Kovarianz

C.   Polykonvergenz

D.   Stochastische Trägheit

B.   Umstrukturierung der Startaufstellung Ihres Basketballteams basierend auf einer Leistungsanalyse

C.   Zwei häufig gekaufte Artikel nebeneinander im Regal platzieren

D.   Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Rucksack auf der Grundlage des Kaufs von Schlafsäcken und Wanderschuhen durch den Verbraucher gekauft wird

B.   Einstufung

C.   Regression

B.   Firewalls eingerichtet, um Daten vor böswilligen Quellen zu schützen

C.   Die Hardware, die speziell für die Speicherung von massiven Datenmengen entwickelt wurde

D.   Das Programm von Programmierern, die die in einem bestimmten Bergbauprojekt verwendete Software entwickelt haben

B.   Variante des C4.5 -Algorithmus

C.   Sammlung von verknüpften Hypertextdateien

D.   Nicht terminierende Fehlerbedingung

B.   Übertreffen

C.   Lärm

D.   Nicht anwendbares Datum

B.   Wirtschaftliche Abschwung

C.   Personalfähigkeiten

D.   Produktplatzierung

B.   Clustering

C.   Klassifizierung

D.   Gamification

B.   Qualitative Ebene

C.   Grundstufe

D.   Quantitativer Ebene

B.   Erhöhen Sie die Größe des Trainingsdatensatzes

C.   Erhöhen Sie die Größe des Testdatensatzes

D.   Verringern Sie die Größe des Testdatensatzes

B.   Die Binsseitenmethode

C.   Googlecrawler

D.   Seitenrang

B.   Nichts, sie sind austauschbar

C.   Der Vorgänger liegt rechts, die Konsequenz ist links.

D.   Der Vorgänger liegt links, die Konsequenz nach rechts

B.   unvoreingenommener Mittel

C.   zusammengestoßen

D.   gleitender Durchschnitt

B.   Ein Ausdruck E in einer Sprache l, die Fakten in einer Untergruppe von F von F beschreibt.

C.   Eine beschreibende Aufgabe, bei der man versucht, eine endliche Reihe von Kategorien zu identifizieren, um die Daten zu beschreiben.

D.   Erlernen einer Funktion, die ein Datenelement einer realwerten Vorhersagevariablen ordnet.

B.   Lernen Sie eine Funktion, die ein Datenelement in eine von mehreren vordefinierten Gruppen oder Clustern abbildet.

C.   Der Prozess des Auffindens eines Modells, das signifikante Abhängigkeiten zwischen Variablen beschreibt

D.   Eine Aufgabe, die aus Techniken zur Schätzung der Daten aus Daten der gemeinsamen Multi-Variate-Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion aller Variablen/Felder in der Datenbank besteht.

B.   Eingang

C.   Ausgang

D.   Funktional

B.   Parionierung einer Datenbank für die Verteilung über verschiedene Server

C.   gleichzeitig auf mehrere Objektdatenbanken über SSH zugreifen

D.   nichts des oben Genannten

B.   Methoden zum Suche nach einer kompakten Beschreibung für eine Teilmenge von Daten.

C.   Der Prozess des Auffindens eines Modells, das signifikante Abhängigkeiten zwischen Variablen beschreibt

D.   Eine Aufgabe, die aus Techniken zur Schätzung der Daten aus Daten der gemeinsamen Multi-Variate-Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion aller Variablen/Felder in der Datenbank besteht.

B.   Assoziationslernen

C.   Anomalieerkennung

D.   Clustering -Algorithmen

B.   Infuzy-Netzwerke

C.   K-nearest Nachbar

D.   K-Means-Algorithmus

B.   Sqlite

C.   Mysql

D.   Mariadb

B.   Disjunktes Training

C.   Datensätze testen

D.   Disjunkte Trainings- und Testdatensätze

B.   Parametrische Analyse

C.   Unterfit

D.   Schlecht definierte Chernoff -gebunden

B.   Bayes'sche Inferenzalgorithmen

C.   Genetische Algorythmen

D.   Clustering -Algorithmen

B.   Einfacher zu trainieren über Online -Lernen

C.   mehr Widerstand gegen lokale Minima -Konvergenz

D.   parametrisch

B.   Saftquelle

C.   UDC

D.   DB Connect

B.   Logistische Regression

C.   Assoziationsmodellabfrage

D.   Entscheidungstaum

B.   Regeleinführung

C.   Fuzzy Logic Application

D.   Dynamische Informationsschlüsseln

B.   Erlernen einer Funktion, die ein Datenelement in eine von mehreren vordefinierten Gruppen abbildet.

C.   Ein entdecktes Muster, das auf neue Daten mit einem gewissen Grad an Sicherheit zutrifft und auf andere Daten verallgemeinert wird.

D.   Eine beschreibende Aufgabe, bei der man versucht, eine endliche Reihe von Kategorien zu identifizieren, um die Daten zu beschreiben.

B.   Daten extrahieren

C.   Daten reinigen

D.   Kaufdaten speichern

B.   FALSCH

B.   Markov -Ketten

C.   Dijkstra Algorithmus

D.   Neuronale Netze

B.   Leistung

C.   Vorhersage

B.   Ein Algorithmus, der schätzt, wie gut ein bestimmtes Muster (ein Modell und seine Parameter) die Kriterien des KDD -Prozesses erfüllt. Die Bewertung der Vorhersagegenauigkeit (Gültigkeit) basiert auf der Kreuzvalidierung. Die Bewertung der deskriptiven Qualität beinhaltet Vorhersage a

C.   Ein klassischer Algorithmus für das Lernen von Bergbau- und Verbandsregel über transaktionaler Datenbanken für häufige Elemente. Es erfolgt durch die Identifizierung der häufigen einzelnen Elemente in der Datenbank und erweitert sie auf immer größere Elementsätze, so lange

B.   Ein Ausdruck E in einer Sprache l, die Fakten in einer Untergruppe von F von F beschreibt.

C.   Ein mehrstufiger Prozess, der Datenvorbereitung, Mustersuche, Wissensbewertung und Verfeinerung der Iteration nach der Änderung beinhaltet.

D.   Ein entdecktes Muster, das auf neue Daten mit einem gewissen Grad an Sicherheit zutrifft und auf andere Daten verallgemeinert wird.

B.   verlinkte Listen

C.   relationale Datenbanken

D.   Schlüsselwertpaar

B.   teilt den Strom der Eingabebereich in Tokens auf

C.   erzeugt eine kontextfreie Grammatik

D.   verarbeitet den Parse Tree für semantische Bedeutung

B.   Eine beschreibende Aufgabe, bei der man versucht, eine endliche Reihe von Kategorien zu identifizieren, um die Daten zu beschreiben.

C.   Lernen Sie eine Funktion, die ein Datenelement in eine von mehreren vordefinierten Gruppen oder Clustern abbildet.

D.   Der Prozess des Auffindens eines Modells, das signifikante Abhängigkeiten zwischen Variablen beschreibt

B.   Programm und Daten entkoppeln

C.   Minimieren von isolierten Dateien mit wiederholten Daten

D.   Durchsetzung der Referenzintegrität

B.   Clusteranalyse

C.   Explorationsdatenanalyse

D.   Vorhersageanalyse

B.   Clustering

C.   Wissen

D.   Meta-Daten

B.   zufällige Initalisierung von Gewichten

C.   kontinuierliche Ausgabe

D.   in der Lage, nichtlineare Trennungen zu lernen

B.   Stapelung

C.   Mittelung

D.   Bootstrapping

B.   Eine beschreibende Aufgabe, bei der man versucht, eine endliche Reihe von Kategorien zu identifizieren, um die Daten zu beschreiben.

C.   Der Prozess des Auffindens eines Modells, das signifikante Abhängigkeiten zwischen Variablen beschreibt

D.   Methoden zum Suche nach einer kompakten Beschreibung für eine Teilmenge von Daten.

B.   Unterstützung

C.   Überwachtes Lernen

D.   Topologie

B.   Mehrschichtiger NN kann die kontinuierliche Ausgabe nicht berechnen

C.   Hyperbolische Funktion

D.   logarithmische Funktion

B.   Keine von diesen

C.   Eine Programmiersprache, die die gängigen Aufgaben der Arbeit mit Hadoop vereinfacht.

B.   Klasseneinteilung

C.   Erhöhen

D.   Clustering

B.   // a/[containes (@href, " Profil ")]/@href

C.   // href/Profil

D.   //Ein Profil

B.   Id3

C.   nichts des oben Genannten

D.   logistische Regression

B.   linear separabel

C.   Gibt die JSON -Ausgabe zurück

D.   Staatsbürgerlich

B.   FS Shell

C.   Dfsadmin

D.   Namenode

B.   Mehrblatt

C.   Multivariiert

D.   Multimodal

A.   Ergänzende Geschäftsziele und -bedürfnisse fest erfassen

B.   Bewerten Sie die aktuelle Situation, indem Sie die Ressourcen, Annahmen, Einschränkungen usw. herausfinden.

C.   Erstellen Sie Data Mining -Ziele, um die Geschäftsziele zu erreichen

D.   Erstellen Sie eine Liste aller relevanten Algorithmen, die auf die Aufgabe angewendet werden sollen

B.   Eine Methodik zur Klassifizierung versteckter Datenmerkmale von Daten

C.   Der Teil von HTTP, der die Zugriffserlaubnis angibt

D.   Kombinatorischer unbeaufsichtigter rekursiver Lernalgorithmus

B.   Grundstufe

C.   Abhängigkeitsstufe

D.   Quantitative Ebene

B.   Kandidat Generation

C.   Überanpassungsmethoden

D.   Keine von diesen

B.   PGP

C.   Oauth

D.   SSL

B.   Data Mining

C.   Datenreinigung

D.   Datenquantifizierung

B.   Wenn ... dann ... Analyse

C.   Regressionsanalyse

D.   Marktkorbanalyse

B.   1/n

C.   1-1/n^2

D.   1/2n

B.   Logistische Regression

C.   Arima

D.   Nichtlineare Regression

E.   Regression

B.   Reduzieren

C.   Karte

D.   Mischen

B.   Magnetische Kopplung

C.   Transitive Kopplung

D.   QuickStart -Kopplung

B.   FALSCH

B.   Ausreißer

C.   Bereich

D.   Nicht anwendbare Daten

B.   Methode zum wiederholten Scannen der Datenbank und überprüfen Sie einen großen Satz von Kandidaten durch Musteranpassung.

C.   Methoden zur Erzeugung häufiger Artikelsätze ohne Kandidatenerzeugung.

D.   Methoden zum Suche nach einer kompakten Beschreibung für eine Teilmenge von Daten.

B.   Feiertagsverkauf

C.   Geld-Zurück-Garantie

D.   Kundenkarten

B.   C4.5 Algorithmus

C.   Wagen (Klassifizierung und Regressionsbäume)

D.   Chaid (CHI Square Automatic Interaction Detection)

B.   resistenter gegen Ausreißer

C.   Alles das oben Genannte

D.   repräsentiert Cluster nach der Mitte

B.   Quelle und Ergebnisse

C.   Management und Lieferung

D.   Anwendung und Lieferung

B.   Selen

C.   Phantomjs

D.   wget

B.   Funktionsaktivierung

C.   Linkanalyse

D.   Clustering

B.   Relevanz messen

C.   Genauigkeit von Meaure

D.   Messen Sie den Auftrieb

B.   {" Antwort ": [" Dies ist "]}

C.   {[" Antwort " ;: " Dieser eine "]}

D.   Alle sind gültig

B.   Kekse

C.   Server -Protokolldateien

D.   Alles das oben Genannte