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