B.   Розничная торговля

C.   Производство

D.   Финансы/банковское дело

B.   Скрытый слой

C.   Прозрачный слой

D.   Входной слой

B.   грязный

C.   неинтегрирован

D.   гранулированный

B.   Количество используемых узлов

C.   Графическая визуализация данных

D.   Количество слоев и количество узлов в каждом слое

B.   DSBSCAN

C.   Оба из них

D.   Ничего из этого

B.   Истинный

B.   искусственный

C.   обрезка

D.   Ассоциативный

B.   & lt; value & gt; этот один из них;/value & gt;

C.   & lt; value & gt; " этот один " & lt;/value & gt;

D.   Все действительны

B.   Апач Кассандра

C.   Google Big Table

D.   Mongodb

B.   Структурированный и развитый прогноз результатов данных

C.   Визуальная интерпретация сложных отношений в многомерных данных

B.   Knoop-hardness, измеренный с помощью высокого воздействия

C.   Обнаружение знаний в базах данных

D.   K-Mean Data Discovery

B.   Нейронная сеть

C.   Статистический

D.   Машинное обучение

B.   Истинный

B.   Искусственный интеллект

C.   Статистика

D.   Лингвистика

B.   Все из этого

C.   Ответ

D.   Целевые переменные

B.   Регрессия

C.   Сегментация

B.   Организации

C.   Градусы подходит

D.   Кластеры

B.   Иерархические размеры, которые можно создать с помощью браузера Hyper Cube

C.   Данные, не собранные организацией, такие как данные, доступные из справочника

D.   Структуры, которые генерируют правила для классификации набора данных

B.   Деревья решений и правила

C.   Все из этого

D.   Вероятностные модели графической зависимости

B.   Истинный

B.   Шестифазный метод для прогнозирования привычек покупки электронной коммерции

C.   Алгоритм линейной регрессии Microsoft

D.   Стандартный перекрестный процесс для интеллектуального анализа данных

B.   Функция активации

C.   Матрица путаницы

D.   Хи-квадрат

B.   ЛОЖЬ

B.   Ковариация

C.   Поликонвергенция

D.   Стохастическая инерция

A.   Использование бизнес -опыта и инстинкта инстинкта для разработки нового плана этажа в продуктовом магазине

B.   Реорганизация стартовой состава вашей баскетбольной команды на основе анализа производительности

C.   Размещение двух часто приобретенных предметов рядом друг с другом на полке

D.   Прогнозирование вероятности приобретения рюкзака на основе покупки спальных мешков и походов .

B.   Классификация

C.   Регрессия

B.   Брандмауэры, установленные для защиты данных от вредоносных источников

C.   Оборудование, разработанное специально для хранения огромных объемов данных

D.   Команда программистов, которые разработали программное обеспечение, используемое в конкретном проекте добычи

B.   вариант алгоритма C4.5

C.   Сбор связанных гипертекстовых файлов

D.   Непосмертное условие ошибки

B.   Переосмысление

C.   Шум

D.   Не применяемая дата

B.   Экономические спады

C.   Навыки персонала

D.   Позиционирование продукта

B.   Кластеризация

C.   Классификация

D.   Геймификация

B.   Качественный уровень

C.   Первичный уровень

D.   Количественный уровень

B.   Увеличьте размер обучающего набора данных

C.   Увеличьте размер тестового набора данных

D.   Уменьшить размер тестового набора данных

B.   Метод Брина

C.   Googlecrawler

D.   PageRank

B.   Ничего, они взаимозаменяемые

C.   Антецедент находится справа, последовательно находится слева.

D.   Предшествующий находится слева, последовательно справа

B.   беспристрастные среды

C.   составное среднее

D.   скользящая средняя

B.   Выражение E на языке, описывающее факты в подмножестве F.

C.   Описательная задача, в которой вы стремится определить конечный набор категорий для описания данных.

D.   Изучение функции, которая отображает элемент данных с реальной переменной прогнозирования.

B.   Изучение функции, которая отображает элемент данных в одну из нескольких предопределенных групп или кластеров.

C.   Процесс поиска модели, которая описывает значительные зависимости между переменными

D.   Задача, которая состоит из методов оценки данных, совместной многовариантной функции плотности вероятности всех переменных/полей в базе данных.

B.   Вход

C.   Выход

D.   Функциональный

B.   Принятие базы данных для распределения на разных серверах

C.   одновременно доступ к нескольким базам данных объектов через SSH

D.   ни один из вышеперечисленных

B.   Методы поиска компактного описания для подмножества данных.

C.   Процесс поиска модели, которая описывает значительные зависимости между переменными

D.   Задача, которая состоит из методов оценки данных, совместной многовариантной функции плотности вероятности всех переменных/полей в базе данных.

B.   Ассоциация обучение

C.   Обнаружение аномалии

D.   Алгоритмы кластеризации

B.   Info-Fuzzy Networks

C.   К-ближайший сосед

D.   k-means Algorithm

B.   SQLite

C.   Mysql

D.   Мариадб

B.   Несомненно, обучение

C.   Тестовые наборы данных

D.   Discoint Training and Test Dataets

B.   Параметрический анализ

C.   Подразделение

D.   Плохо определенная граница Черноффа

B.   Байесовские алгоритмы вывода

C.   Генетические алгоритмы

D.   Алгоритмы кластеризации

B.   легче тренироваться с помощью онлайн -обучения

C.   более сопротивляется локальной конвергенции минимумов

D.   параметрический

B.   SAP Source

C.   UDC

D.   DB Connect

B.   Логистическая регрессия

C.   Ассоциация модель запроса

D.   Дерево решений

B.   Индукция правила

C.   Нечеткое логическое приложение

D.   Динамический информационный вывод

B.   Изучение функции, которая отображает элемент данных в одну из нескольких предопределенных групп.

C.   Обнаруженный шаблон, который является верной для новых данных с определенной степенью уверенности, и обобщает другие данные.

D.   Описательная задача, в которой вы стремится определить конечный набор категорий для описания данных.

B.   Извлечение данных

C.   Данные очистки

D.   Хранение приобретенных данных

B.   ЛОЖЬ

B.   Цепочки Маркова

C.   Dijkstra ' S Algorithm

D.   Нейронные сети

B.   Производительность

C.   Прогноз

B.   Алгоритм, который оценивает, насколько хорошо конкретный шаблон (модель и ее параметры) соответствует критериям процесса KDD. Оценка точности прогнозирования (достоверность) основана на перекрестной валидации. Оценка описательного качества включает в себя прогнозирование

C.   Классический алгоритм для частых наборов элементов добыча добычи и обучения правилам ассоциации по транзакционным базам данных. Он продолжается, выявляя частые отдельные элементы в базе данных и расширяя их на более крупные и более крупные наборы элементов, пока эти элементы s

B.   Выражение E на языке, описывающее факты в подмножестве F.

C.   Многоэтапный процесс, включающий подготовку данных, поиск шаблонов, оценку знаний и уточнение с итерацией после модификации.

D.   Обнаруженный шаблон, который является верной для новых данных с определенной степенью уверенности, и обобщает другие данные.

B.   Связанные списки

C.   Реляционные базы данных

D.   Пара ключевых значений

B.   разбивает поток входных символов в токены

C.   генерирует грамматику без контекста

D.   обрабатывает дерево анализа для семантического значения

B.   Описательная задача, в которой вы стремится определить конечный набор категорий для описания данных.

C.   Изучение функции, которая отображает элемент данных в одну из нескольких предопределенных групп или кластеров.

D.   Процесс поиска модели, которая описывает значительные зависимости между переменными

B.   программа развязки и данные

C.   Минимизация изолированных файлов с повторными данными

D.   Обеспечение соблюдения референциальной целостности

B.   Кластерный анализ

C.   Исследовательский анализ данных

D.   Прогнозирующий анализ

B.   Кластеризация

C.   Знание

D.   Метадата

B.   Случайная итализация весов

C.   непрерывный выход

D.   способен изучать нелинейные разделения

B.   Укладка

C.   Усреднение

D.   Начальная загрузка

B.   Описательная задача, в которой вы стремится определить конечный набор категорий для описания данных.

C.   Процесс поиска модели, которая описывает значительные зависимости между переменными

D.   Методы поиска компактного описания для подмножества данных.

B.   Поддерживать

C.   Контролируемое обучение

D.   Топология

B.   Многослойный NN не может вычислять непрерывный выход

C.   гиперболическая функция

D.   Логарифмическая функция

B.   Ничего из этого

C.   Язык программирования, который упрощает общие задачи работы с Hadoop.

B.   Биннинг

C.   Повышение

D.   Кластеризация

B.   // a/[содержит (@href, " профиль ")]/@href

C.   // href/профиль

D.   // a/profile

B.   Id3

C.   ни один из вышеперечисленных

D.   логистическая регрессия

B.   линейно разделяется

C.   Возвращает вывод JSON

D.   Государственное

B.   FS Shell

C.   Dfsadmin

D.   Namenode

B.   Многолично

C.   Многоваринный

D.   Мультимодальный

B.   Оцените текущую ситуацию, выяснив ресурсы, предположения, ограничения и т. Д.

C.   Создайте цели добычи данных для достижения бизнес -целей

D.   Создайте список всех соответствующих алгоритмов, которые будут применены к задаче

B.   Методология классификации скрытых функций данных

C.   Часть HTTP, которая указывает разрешение на доступ

D.   Комбинаторный неконтролируемый алгоритм рекурсивного обучения

B.   Первичный уровень

C.   Уровень зависимости

D.   Количественный уровень

B.   Поколение кандидатов

C.   Методы переосмысления

D.   Ничего из этого

B.   Пг

C.   Оаут

D.   Сбл

B.   Сбор данных

C.   Очистка данных

D.   Количественная оценка данных

B.   Если ... тогда ... анализ

C.   Регрессивный анализ

D.   Анализ рынка

B.   1/n

C.   1-1/n^2

D.   1/2n

B.   Логистическая регрессия

C.   Арима

D.   Нелинейная регрессия

E.   Регрессия

B.   Уменьшать

C.   Карта

D.   Перетасовать

B.   Магнитная связь

C.   Транзитивная связь

D.   QuickStart Coupling

B.   ЛОЖЬ

B.   Выбросы

C.   Диапазон

D.   Не применяемые данные

B.   Метод для повторного сканирования сканирования базы данных и проверить большой набор кандидатов с помощью соответствия шаблонов.

C.   Методы генерации частых наборов предметов без генерации кандидатов.

D.   Методы поиска компактного описания для подмножества данных.

B.   Праздничная распродажа

C.   гарантия возврата денег

D.   карты лояльности

B.   C4.5 Алгоритм

C.   Тележка (классификация и регрессия деревьев)

D.   Chaid (CHI Square автоматическое обнаружение взаимодействия)

B.   Более устойчив к выбросам

C.   все вышеперечисленное

D.   представляет кластеры по центру

B.   Источник и результаты

C.   Управление и доставка

D.   Приложение и доставка

B.   Селен

C.   Phantomjs

D.   wget

B.   Функциональная активация

C.   Анализ ссылок

D.   Кластеризация

B.   измерить актуальность

C.   точность сущности

D.   Измерить подъем

A.   {" Ответ " ;: " этот "#34;}

B.   {" Ответ " ;: [" этот ox oxe "]}

C.   {[" Ответ ": " этот ox ox ox oxt

D.   Все действительны

B.   печенье

C.   Серверные журналы

D.   все вышеперечисленное