Эти вопросы с несколькими вариантами ответов по интеллектуальному анализу данных и ответы на них помогут вам лучше понять тему интеллектуального анализа данных. Вы можете подготовиться к предстоящему экзамену или собеседованию с помощью этих 100+ MCQ Сбор данных.
Так что прокрутите вниз и начните отвечать.
A. Все из этого
B. Розничная торговля
C. Производство
D. Финансы/банковское дело
A. Выходной слой
B. Скрытый слой
C. Прозрачный слой
D. Входной слой
A. непоследовательный
B. грязный
C. неинтегрирован
D. гранулированный
A. Диапазон переменных в наборе
B. Количество используемых узлов
C. Графическая визуализация данных
D. Количество слоев и количество узлов в каждом слое
A. Одноразовый
B. DSBSCAN
C. Оба из них
D. Ничего из этого
A. ЛОЖЬ
B. Истинный
A. Пронзительный
B. искусственный
C. обрезка
D. Ассоциативный
A. & lt; body respong = " действительный " & gt; этот один & lt;/body & gt;
B. & lt; value & gt; этот один из них;/value & gt;
C. & lt; value & gt; " этот один " & lt;/value & gt;
D. Все действительны
A. Все вышеперечисленное
B. Апач Кассандра
C. Google Big Table
D. Mongodb
A. Технический термин для акта данных, хранящихся на сервере
B. Структурированный и развитый прогноз результатов данных
C. Визуальная интерпретация сложных отношений в многомерных данных
A. Дифференциальная дешифрование
B. Knoop-hardness, измеренный с помощью высокого воздействия
C. Обнаружение знаний в базах данных
D. K-Mean Data Discovery
A. Все являются действительными типами
B. Нейронная сеть
C. Статистический
D. Машинное обучение
A. ЛОЖЬ
B. Истинный
A. Все вышеперечисленное
B. Искусственный интеллект
C. Статистика
D. Лингвистика
A. Зависимый
B. Все из этого
C. Ответ
D. Целевые переменные
A. Классификация
B. Регрессия
C. Сегментация
A. Предсказуемые наборы
B. Организации
C. Градусы подходит
D. Кластеры
A. Сложные отчеты, сгенерированные квалифицированным ученым данных
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
A. Модели реляционного обучения
B. Деревья решений и правила
C. Все из этого
D. Вероятностные модели графической зависимости
A. ЛОЖЬ
B. Истинный
A. Дерево решений, разработанное в 1980 году, но почти полностью заменено методом CART сегодня
B. Шестифазный метод для прогнозирования привычек покупки электронной коммерции
C. Алгоритм линейной регрессии Microsoft
D. Стандартный перекрестный процесс для интеллектуального анализа данных
A. Предшествующий
B. Функция активации
C. Матрица путаницы
D. Хи-квадрат
A. Истинный
B. ЛОЖЬ
A. Бинарное стандартное отклонение
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 .
A. Сегментация
B. Классификация
C. Регрессия
A. Интуитивно понятный и удобный пользовательский интерфейс
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
A. Граница принятия решений разделяет классы данных
B. вариант алгоритма C4.5
C. Сбор связанных гипертекстовых файлов
D. Непосмертное условие ошибки
A. Наложение
B. Переосмысление
C. Шум
D. Не применяемая дата
A. Цена
B. Экономические спады
C. Навыки персонала
D. Позиционирование продукта
A. Последовательный паттерн
B. Кластеризация
C. Классификация
D. Геймификация
A. Структурный уровень
B. Качественный уровень
C. Первичный уровень
D. Количественный уровень
A. Уменьшить размер обучающего набора данных
B. Увеличьте размер обучающего набора данных
C. Увеличьте размер тестового набора данных
D. Уменьшить размер тестового набора данных
A. Адабуост
B. Метод Брина
C. Googlecrawler
D. PageRank
A. Антецедент всегда очень сложная переменная
B. Ничего, они взаимозаменяемые
C. Антецедент находится справа, последовательно находится слева.
D. Предшествующий находится слева, последовательно справа
A. частичное среднее
B. беспристрастные среды
C. составное среднее
D. скользящая средняя
A. Изучение функции, которая отображает элемент данных в одну из нескольких предопределенных групп.
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.
A. Многоэтапный процесс, включающий подготовку данных, поиск шаблонов, оценку знаний и уточнение с итерацией после модификации.
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.
A. Скрытый
B. Вход
C. Выход
D. Функциональный
A. мера шума в содержании базы данных.
B. Принятие базы данных для распределения на разных серверах
C. одновременно доступ к нескольким базам данных объектов через SSH
D. ни один из вышеперечисленных
A. Задача, сосредоточенная на обнаружении наиболее значительных изменений в данных из ранее измеренных или нормативных значений
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.
A. Нечеткая логика
B. Ассоциация обучение
C. Обнаружение аномалии
D. Алгоритмы кластеризации
A. Ограниченная машина Больцмана
B. Info-Fuzzy Networks
C. К-ближайший сосед
D. k-means Algorithm
A. Монгодб
B. SQLite
C. Mysql
D. Мариадб
A. (Ничего из этого)
B. Несомненно, обучение
C. Тестовые наборы данных
D. Discoint Training and Test Dataets
A. Переоценка
B. Параметрический анализ
C. Подразделение
D. Плохо определенная граница Черноффа
A. Эвристические алгоритмы
B. Байесовские алгоритмы вывода
C. Генетические алгоритмы
D. Алгоритмы кластеризации
A. ни один из вышеперечисленных
B. легче тренироваться с помощью онлайн -обучения
C. более сопротивляется локальной конвергенции минимумов
D. параметрический
A. Узел
B. SAP Source
C. UDC
D. DB Connect
A. Ближайший сосед
B. Логистическая регрессия
C. Ассоциация модель запроса
D. Дерево решений