B.   Vedere al dettaglio

C.   Produzione

D.   Finanza/banca

B.   Strato nascosto

C.   Strato trasparente

D.   Livello di input

A.   incoerente

B.   sporco

C.   non integrato

D.   granulare

B.   Il numero di nodi utilizzati

C.   La visualizzazione grafica dei dati

D.   Il numero di livelli e il numero di nodi in ogni livello

B.   Dsbscan

C.   Entrambi

D.   Nessuna di queste

B.   VERO

B.   artificiale

C.   potatura

D.   associativo

B.   & lt; valid & gt; questo & lt;/valid & gt;

C.   & lt; valid & gt; " questo " & lt;/valid & gt;

D.   Tutti sono validi

B.   Apache Cassandra

C.   Google Big Table

D.   MongodB

B.   Una previsione strutturata e sviluppata dei risultati dei dati

C.   L'interpretazione visiva di relazioni complesse nei dati multidimensionali

B.   HOOP-HERDENZE Misurata attraverso una dimensione ad alto impatto

C.   Discovery della conoscenza nei database

D.   Discovery di dati K-mean

B.   Rete neurale

C.   Statistico

D.   Apprendimento automatico

B.   VERO

B.   Intelligenza artificiale

C.   Statistiche

D.   Linguistica

B.   Tutti questi

C.   Risposta

D.   Variabili target

B.   Regressione

C.   Segmentazione

B.   Organizzazioni punzionali

C.   Gradi di adattamento

D.   Cluster

B.   Dimensioni gerarchiche che possono essere create con un browser Hyper Cube

C.   Dati non raccolti dall'organizzazione, come i dati disponibili da un libro di consultazione

D.   Strutture che generano regole per la classificazione di un set di dati

B.   Alberi e regole decisionali

C.   Tutti questi

D.   Modelli di dipendenza grafica probabilistica

B.   VERO

B.   Un metodo a sei fasi per prevedere le abitudini di acquisto del commercio elettronico

C.   Algoritmo di regressione lineare di Microsoft &#

D.   Un processo standard incrociato per il data mining

B.   Funzione di attivazione

C.   Matrix di confusione

D.   Chi-quadrato

B.   Falso

B.   covarianza

C.   Polyconvergence

D.   inerzia stocastica

B.   Riorganizzare la formazione di partenza della tua squadra di basket basata su un'analisi delle prestazioni

C.   Posizionando due articoli acquistati frequentemente uno accanto all'altro sullo scaffale

D.   Prevedere la probabilità che uno zaino sia acquistato in base a un acquisto di sacchi a pelo e scarpe da trekking

B.   Classificazione

C.   Regressione

B.   Firewall stabiliti per proteggere i dati da fonti dannose

C.   L'hardware progettato specificamente per l'archiviazione di enormi quantità di dati

D.   Il team di programmatori che ha progettato il software utilizzato in un particolare progetto di mining

B.   Variante dell'algoritmo C4.5

C.   Raccolta di file ipertestuali collegati

D.   Condizione di errore non terminale

B.   Eccessivo

C.   Rumore

D.   Data non applicabile

B.   Recessioni economiche

C.   Competenze del personale

D.   Posizionamento del prodotto

B.   Clustering

C.   Classificazione

D.   Gamification

B.   Livello qualitativo

C.   Livello primario

D.   Livello quantitativo

B.   Aumenta le dimensioni del set di dati di formazione

C.   Aumenta le dimensioni del set di dati di test

D.   Diminuire le dimensioni del set di dati di test

B.   Il metodo brin-page

C.   Googlecrawler

D.   PageRank

B.   Niente, sono intercambiabili

C.   L'antecedente è sulla destra, il conseguente è a sinistra.

D.   L'antecedente è a sinistra, il conseguente a destra

B.   Media imparziale

C.   Medio composto

D.   media mobile

B.   Un'espressione e in una lingua L che descrive i fatti in un sottoinsieme Fe di F.

C.   Un'attività descrittiva in cui si cerca di identificare un insieme finito di categorie per descrivere i dati.

D.   Apprendimento di una funzione che mappa un elemento di dati a una variabile di previsione con valori reali.

B.   Apprendimento di una funzione che mappa un elemento di dati in uno dei numerosi gruppi o cluster predefiniti.

C.   Il processo di ricerca di un modello che descriva dipendenze significative tra variabili

D.   Un compito che consiste in tecniche per la stima, dai dati, la funzione di densità di probabilità multi-variata articolare di tutte le variabili/campi nel database.

B.   Ingresso

C.   Produzione

D.   Funzionale

B.   Partipo di un database per la distribuzione su server diversi

C.   Accesso contemporaneamente a più database di oggetti su SSH

D.   nessuna delle precedenti

B.   Metodi per trovare una descrizione compatta per un sottoinsieme di dati.

C.   Il processo di ricerca di un modello che descriva dipendenze significative tra variabili

D.   Un compito che consiste in tecniche per la stima, dai dati, la funzione di densità di probabilità multi-variata articolare di tutte le variabili/campi nel database.

B.   Associazione Apprendimento

C.   Rilevamento di anomalie

D.   Algoritmi di clustering

B.   reti info-fuzzy

C.   vicino più vicino

D.   Algoritmo K-Means

B.   Sqlite

C.   Mysql

D.   Mariadb

B.   Allenamento disgiunta

C.   Set di dati di prova

D.   set di dati di allenamento e test disgiunti

B.   Analisi parametrica

C.   Underfit

D.   Chernoff scarsamente definito

B.   Algoritmi di inferenza bayesiana

C.   Algoritmi genetici

D.   Algoritmi di clustering

B.   più facile da allenarsi tramite apprendimento online

C.   più resistente alla convergenza dei minimi locali

D.   parametrico

B.   Fonte SAP

C.   UDC

D.   DB Connect

B.   Regressione logistica

C.   Query modello di associazione

D.   Tree decisionali

B.   Induzione della regola

C.   Applicazione logica fuzzy

D.   Inferenza delle informazioni dinamiche

B.   Apprendimento di una funzione che mappa un elemento di dati in uno dei numerosi gruppi predefiniti.

C.   Un modello scoperto che è vero su nuovi dati con un certo grado di certezza e si generalizza ad altri dati.

D.   Un'attività descrittiva in cui si cerca di identificare un insieme finito di categorie per descrivere i dati.

B.   Estrazione di dati

C.   Dati di pulizia

D.   Archiviazione dati acquistati

B.   Falso

B.   Catene di Markov

C.   Dijkstra ' s Algorithm

D.   Reti neurali

B.   Prestazione

C.   Predizione

B.   Un algoritmo che stima quanto un particolare modello (un modello e i suoi parametri) soddisfi i criteri del processo KDD. La valutazione dell'accuratezza predittiva (validità) si basa sulla convalida incrociata. La valutazione della qualità descrittiva comporta predittiva a

C.   Un algoritmo classico per gli articoli frequenti set di minerario e l'apprendimento delle regole di associazione su database transazionali. Procede identificando i singoli elementi frequenti nel database e estendendoli a set di articoli sempre più grandi fintanto che quegli elementi s

B.   Un'espressione e in una lingua L che descrive i fatti in un sottoinsieme Fe di F.

C.   Un processo in più fasi che coinvolge la preparazione dei dati, la ricerca di pattern, la valutazione delle conoscenze e il perfezionamento con iterazione dopo la modifica.

D.   Un modello scoperto che è vero su nuovi dati con un certo grado di certezza e si generalizza ad altri dati.

B.   elenchi collegati

C.   Database relazionali

D.   coppia di valore chiave

B.   divide il flusso di caratteri input in token

C.   Genera una grammatica senza contesto

D.   elabora l'albero di analisi per il significato semantico

B.   Un'attività descrittiva in cui si cerca di identificare un insieme finito di categorie per descrivere i dati.

C.   Apprendimento di una funzione che mappa un elemento di dati in uno dei numerosi gruppi o cluster predefiniti.

D.   Il processo di ricerca di un modello che descriva dipendenze significative tra variabili

B.   Programma e dati di disaccoppiamento

C.   Minimizzare i file isolati con dati ripetuti

D.   Applicare l'integrità referenziale

B.   Analisi di gruppo

C.   Analisi dei dati esplorativi

D.   Analisi predittiva

B.   Clustering

C.   Conoscenza

D.   Meta-Data

B.   Initalizzazione casuale dei pesi

C.   output continuo

D.   in grado di imparare separazioni non lineari

B.   Impilamento

C.   Media

D.   Bootstrap

B.   Un'attività descrittiva in cui si cerca di identificare un insieme finito di categorie per descrivere i dati.

C.   Il processo di ricerca di un modello che descriva dipendenze significative tra variabili

D.   Metodi per trovare una descrizione compatta per un sottoinsieme di dati.

B.   Supporto

C.   Apprendimento supervisionato

D.   Topologia

B.   NN a più strati non può calcolare l'output continuo

C.   funzione iperbolica

D.   funzione logaritmica

B.   Nessuna di queste

C.   Un linguaggio di programmazione che semplifica i compiti comuni di lavorare con Hadoop.

B.   Binning

C.   Potenziamento

D.   Clustering

B.   // a/[contiene (@href, " profilo ")]/@href

C.   // href/profilo

D.   // A/profilo

B.   Id3

C.   nessuna delle precedenti

D.   regressione logistica

B.   linearmente separabile

C.   Restituisce l'output JSON

D.   statale

B.   FS Shell

C.   Dfsadmin

D.   Namenode

A.   Multifonte

B.   Multi-Leauded

C.   Multivariato

D.   multi-modale

B.   Valuta la situazione attuale scoprendo risorse, ipotesi, vincoli ecc.

C.   Crea obiettivi di data mining per raggiungere gli obiettivi aziendali

D.   Crea un elenco di tutti gli algoritmi pertinenti da applicare all'attività

B.   Una metodologia per classificare le caratteristiche nascoste dei dati

C.   La parte di HTTP che specifica l'autorizzazione dell'accesso

D.   Algoritmo di apprendimento ricorsivo non supervisionato combinatorio

B.   Livello primario

C.   Livello di dipendenza

D.   Livello quantitativo

B.   Generazione candidata

C.   Metodi eccessiva

D.   Nessuna di queste

B.   PGP

C.   Oauth

D.   SSL

B.   Estrazione dei dati

C.   Pulizia dei dati

D.   Quantificazione dei dati

B.   Se ... allora ... analisi

C.   Analisi di regressione

D.   Analisi del Basket di mercato

B.   1/n

C.   1-1/n^2

D.   1/2n

B.   Regressione logistica

C.   Arima

D.   Regressione non lineare

E.   Regressione

B.   Ridurre

C.   Carta geografica

D.   Shuffle

B.   Accoppiamento magnetico

C.   Accoppiamento transitivo

D.   Accoppiamento QuickStart

B.   Falso

B.   Autoconti

C.   Allineare

D.   Dati non applicabili

B.   Metodo per scansionare ripetutamente la scansione del database e controllare un ampio set di candidati mediante corrispondenza.

C.   Metodi per generare set di articoli frequenti senza generazione di candidati.

D.   Metodi per trovare una descrizione compatta per un sottoinsieme di dati.

B.   Vendita per le vacanze

C.   soddisfatti o rimborsati

D.   carte fedeltà

B.   Algoritmo C4.5

C.   CART (Classificazione e Regression Trees)

D.   Chaid (Chi rilevatura di interazione automatica Chi Square)

B.   più resistente ai valori anomali

C.   tutti i precedenti

D.   rappresenta i cluster per centro

B.   Fonte e risultati

C.   Gestione e consegna

D.   Domanda e consegna

B.   Selenio

C.   Phantomjs

D.   wget

B.   Attivazione della funzione

C.   Analisi del collegamento

D.   Clustering

B.   misurare la pertinenza

C.   Precisione di Meaure

D.   Misura il sollevamento

B.   {" Risposta ": [" questo "]}

C.   {[" Risposta ": " questo "]}

D.   Tutti sono validi

B.   biscotti

C.   Server Logfile

D.   tutti i precedenti