B.   小売り

C.   製造

D.   財務/銀行

B.   隠されたレイヤー

C.   透明な層

D.   入力レイヤー

B.   汚れた

C.   非統合

D.   粒状

B.   使用されるノードの数

C.   データのグラフィカルな視覚化

D.   各レイヤーのレイヤー数とノードの数

B.   DSBSCAN

C.   これらの両方の

D.   どれでもない

B.   真実

B.   人口的

C.   剪定

D.   連想

B.   ＆lt; valid＆gt; This One＆lt;/valid＆gt;

C.   ＆lt; valid＆gt;＆＃34;この1つ＆＃34;＆lt;/valid＆gt;

D.   すべてが有効です

B.   Apache Cassandra

C.   Google Big Table

D.   mongodb

B.   データ結果の構造化および開発された予測

C.   多次元データにおける複雑な関係の視覚的解釈

B.   インパクトの高い次元で測定されたクヌープハードネス

C.   データベースでの知識の発見

D.   k-meanデータ発見

B.   ニューラルネットワーク

C.   統計

D.   機械学習

B.   真実

B.   人工知能

C.   統計

D.   言語学

B.   これらすべて

C.   応答

D.   ターゲット変数

B.   回帰

C.   セグメンテーション

B.   止まる組織

C.   適合度

D.   クラスター

B.   ハイパーキューブブラウザーで作成できる階層的寸法

C.   参照帳から入手可能なデータなど、組織によって収集されないデータ

D.   データセットの分類のためのルールを生成する構造

B.   決定ツリーとルール

C.   これらすべて

D.   確率的グラフィック依存性モデル

B.   真実

B.   電子商取引の購入習慣を予測するための6つのフェーズ方法

C.   Microsoft＆＃039;の線形回帰アルゴリズム

D.   データマイニングのための産業を超えた標準プロセス

B.   アクティベーション機能

C.   混乱マトリックス

D.   カイ二乗

B.   間違い

B.   共分散

C.   ポリコンバージェンス

D.   確率的慣性

B.   パフォーマンスの分析に基づいて、バスケットボールチームのスタートラインナップを再編成する

C.   棚に2つの頻繁に購入するアイテムを隣に配置する

D.   寝袋とハイキングシューズの消費者の購入に基づいてバックパックが購入される可能性を予測する

B.   分類

C.   回帰

B.   悪意のあるソースからデータを保護するために確立されたファイアウォール

C.   膨大な量のデータを保存するために特別に設計されたハードウェア

D.   特定の鉱業プロジェクトで利用されたソフトウェアを設計したプログラマーのチーム

B.   C4.5アルゴリズムのバリアント

C.   リンクされたハイパーテキストファイルのコレクション

D.   非終了エラー条件

B.   オーバーフィッティング

C.   ノイズ

D.   適用されない日付

B.   経済の低迷

C.   スタッフのスキル

D.   製品の位置付け

B.   クラスタリング

C.   分類

D.   ゲーミフィケーション

B.   定性レベル

C.   一次レベル

D.   定量レベル

B.   トレーニングデータセットのサイズを増やします

C.   テストデータセットのサイズを増やす

D.   テストデータセットのサイズを減らします

B.   ブリンページメソッド

C.   googlecrawler

D.   Pagerank

B.   何も、それらは交換可能です

C.   前件は右側にあり、その結果は左側にあります。

D.   前件は左側にあり、その結果、右

B.   公平な平均

C.   複合平均

D.   移動平均

B.   FのサブセットFeの事実を説明する言語Lの式e。

C.   データを説明するために有限のカテゴリセットを識別しようとする説明的なタスク。

D.   データ項目を実際の予測変数にマップする関数を学習します。

B.   データ項目をいくつかの事前定義されたグループまたはクラスターの1つにマッピングする関数を学習します。

C.   変数間の重要な依存関係を説明するモデルを見つけるプロセス

D.   データからデータベース内のすべての変数/フィールドのジョイント多変数確率密度関数を推定するための手法で構成されるタスク。

B.   入力

C.   出力

D.   機能的

B.   さまざまなサーバー全体に配布するためのデータベースを分割する

C.   同時にSSHを介して複数のオブジェクトデータベースにアクセスします

D.   上記のどれでもない

B.   データのサブセットのコンパクトな説明を見つける方法。

C.   変数間の重要な依存関係を説明するモデルを見つけるプロセス

D.   データからデータベース内のすべての変数/フィールドのジョイント多変数確率密度関数を推定するための手法で構成されるタスク。

B.   協会学習

C.   異常検出

D.   クラスタリングアルゴリズム

B.   情報ファジーネットワーク

C.   k-nearest Neighbor

D.   k-meansアルゴリズム

B.   sqlite

C.   mysql

D.   Mariadb

B.   馬鹿げたトレーニング

C.   テストデータセット

D.   分離トレーニングとテストデータセット

B.   パラメトリック分析

C.   アンダーフィット

D.   定義が不十分なチェルノフバウンド

B.   ベイジアン推論アルゴリズム

C.   遺伝的アルゴリズム

D.   クラスタリングアルゴリズム

B.   オンライン学習を介してトレーニングが簡単です

C.   局所的な最小収束により抵抗する

D.   パラメトリック

B.   SAPソース

C.   UDC

D.   DB接続

B.   ロジスティック回帰

C.   協会モデルクエリ

D.   決定ツリー

B.   ルール誘導

C.   ファジーロジックアプリケーション

D.   動的な情報推論

B.   データ項目をいくつかの事前定義されたグループの1つにマッピングする関数を学習します。

C.   ある程度の確実性を持つ新しいデータに当てはまる発見されたパターンがあり、他のデータに一般化されます。

D.   データを説明するために有限のカテゴリセットを識別しようとする説明的なタスク。

B.   データの抽出

C.   クリーニングデータ

D.   購入したデータを保存します

B.   間違い

B.   マルコフチェーン

C.   dijkstra＆＃039; sアルゴリズム

D.   ニューラルネットワーク

B.   パフォーマンス

C.   予測

B.   特定のパターン（モデルとそのパラメーター）がKDDプロセスの基準をどの程度適切に満たしているかを推定するアルゴリズム。予測精度（妥当性）の評価は、相互検証に基づいています。記述品質の評価には、予測的なaが含まれます

C.   頻繁なアイテムセットマイニングとトランザクションデータベースを介したアソシエーションルール学習のための古典的なアルゴリズム。データベース内の頻繁な個々のアイテムを識別し、それらのアイテムをs限りて大きくて大きなアイテムセットに拡張することで進行します

B.   FのサブセットFeの事実を説明する言語Lの式e。

C.   データの準備、パターン検索、知識評価、および変更後の反復との改良を含むマルチステッププロセス。

D.   ある程度の確実性を持つ新しいデータに当てはまる発見されたパターンがあり、他のデータに一般化されます。

B.   リンクリスト

C.   リレーショナルデータベース

D.   キー価値ペア

B.   入力文字のストリームをトークンに分割します

C.   コンテキストのない文法を生成します

D.   セマンティックな意味のために解析ツリーを処理します

B.   データを説明するために有限のカテゴリセットを識別しようとする説明的なタスク。

C.   データ項目をいくつかの事前定義されたグループまたはクラスターの1つにマッピングする関数を学習します。

D.   変数間の重要な依存関係を説明するモデルを見つけるプロセス

B.   分離プログラムとデータ

C.   繰り返しのデータで孤立したファイルを最小化します

D.   参照整合性の強制

B.   クラスター分析

C.   探索的データ分析

D.   予測分析

B.   クラスタリング

C.   知識

D.   メタダタ

B.   重量のランダムな無効化

C.   連続出力

D.   非線形分離を学ぶことができます

B.   スタッキング

C.   平均化

D.   ブートストラップ

B.   データを説明するために有限のカテゴリセットを識別しようとする説明的なタスク。

C.   変数間の重要な依存関係を説明するモデルを見つけるプロセス

D.   データのサブセットのコンパクトな説明を見つける方法。

B.   サポート

C.   監視された学習

D.   トポロジー

B.   多層NNは連続出力を計算できません

C.   双曲線関数

D.   対数関数

B.   どれでもない

C.   Hadoopで作業する一般的なタスクを簡素化するプログラミング言語。

B.   ビニング

C.   ブースト

D.   クラスタリング

B.   // a/[contains（@href、＆＃34; profile＆＃34;）]/@href

C.   // HREF/プロファイル

D.   // A/プロファイル

B.   id3

C.   上記のどれでもない

D.   ロジスティック回帰

B.   直線的に分離可能

C.   JSON出力を返します

D.   ステートフル

B.   FSシェル

C.   dfsadmin

D.   nameNode

B.   マルチリーフ

C.   多変量

D.   マルチモーダル

B.   リソース、仮定、制約などを見つけることにより、現在の状況を評価します。

C.   データマイニングの目標を作成して、ビジネス目標を達成します

D.   タスクに適用されるすべての関連するアルゴリズムのリストを作成します

B.   データの隠された機能を分類するための方法論

C.   アクセス許可を指定するHTTPの一部

D.   組み合わせ監督なし再帰学習アルゴリズム

B.   一次レベル

C.   依存レベル

D.   定量的レベル

B.   候補者の世代

C.   過剰適合方法

D.   どれでもない

B.   PGP

C.   oauth

D.   SSL

B.   データマイニング

C.   データクリーニング

D.   データの定量化

B.   if ... then ...分析

C.   回帰分析

D.   市場バスケット分析

B.   1/n

C.   1-1/n^2

D.   1/2n

B.   ロジスティック回帰

C.   アリマ

D.   非線形回帰

E.   回帰

B.   減らす

C.   地図

D.   シャッフル

B.   磁気結合

C.   推移的な結合

D.   クイックスタートカップリング

B.   間違い

B.   外れ値

C.   範囲

D.   適用可能なデータ

B.   データベースを繰り返しスキャンし、パターンマッチングによって大量の候補セットを確認する方法。

C.   候補者の生成なしで頻繁なアイテムセットを生成する方法。

D.   データのサブセットのコンパクトな説明を見つける方法。

B.   ホリデーセール

C.   返金保証

D.   ロイヤルティカード

B.   C4.5アルゴリズム

C.   カート（分類および回帰ツリー）

D.   Chaid（Chi Square Automatic Interaction Detection）

B.   外れ値により耐性がある

C.   上記のすべて

D.   中央のクラスターを表します

B.   ソースと結果

C.   管理と配信

D.   アプリケーションと配信

B.   セレン

C.   ファントムジ

D.   wget

B.   関数の活性化

C.   リンク分析

D.   クラスタリング

B.   関連性を測定します

C.   ミーアの精度

D.   リフトを測定

B.   {＆＃34;回答＆＃34;：[＆＃34;この1つ＆＃34;]}

C.   {[＆＃34; Answer＆＃34;：＆＃34; This One＆＃34;]}

D.   すべて有効です

B.   クッキー

C.   サーバーログファイル

D.   上記のすべて