B.   Perakende

C.   Üretme

D.   Finans/Bankacılık

B.   Gizli katman

C.   Şeffaf katman

D.   Giriş Katmanı

B.   kirli

C.   entegre edilmemiş

D.   granül

B.   Kullanılan düğüm sayısı

C.   Verilerin grafiksel görselleştirilmesi

D.   Katman sayısı ve her katmandaki düğüm sayısı

B.   Dsbscan

C.   Bunların ikisi de

D.   Bunlardan hiçbiri

B.   Doğru

B.   yapay

C.   budama

D.   İlişkisel

B.   & lt; geçerli & gt; bu & lt;/geçerli & gt;

C.   & lt; geçerli & bu bir "/lt;

D.   Hepsi geçerli

B.   Apache Cassandra

C.   Google Büyük Tablo

D.   Mongodb

B.   Veri sonuçlarının yapılandırılmış ve geliştirilmiş bir tahmini

C.   Çok boyutlu verilerde karmaşık ilişkilerin görsel yorumu

B.   Yüksek etkili boyutla ölçülen knoop-sertlik

C.   Veritabanlarında bilgi keşfi

D.   K-Mean Veri Keşfi

B.   Sinir ağı

C.   İstatistiksel

D.   Makine öğrenme

B.   Doğru

B.   Yapay zeka

C.   İstatistik

D.   Dilbilim

B.   Bütün bunlar

C.   Cevap

D.   Hedef değişkenler

B.   Gerileme

C.   Segment

B.   Cehri Organizasyonlar

C.   Uygun dereceler

D.   Kümeler

B.   Hiper Küp Tarayıcı ile oluşturulabilecek hiyerarşik boyutlar

C.   Bir referans kitabından elde edilebilen veriler gibi kuruluş tarafından toplanmayan veriler

D.   Bir veri kümesinin sınıflandırılması için kurallar oluşturan yapılar

B.   Karar ağaçları ve kuralları

C.   Bütün bunlar

D.   Olasılıksal grafik bağımlılık modelleri

B.   Doğru

B.   E-ticaret satın alma alışkanlıklarını tahmin etmek için altı fazlı bir yöntem

C.   Microsoft'un doğrusal regresyon algoritması

D.   Veri Madenciliği için Sektörler Arası Standart Süreç

B.   Aktivasyon işlevi

C.   Karışıklık matrisi

D.   Yaka

B.   YANLIŞ

B.   kovaryans

C.   Polikonverence

D.   stokastik atalet

B.   Basketbol takımınızın bir performans analizine dayanarak başlangıç ​​dizisini yeniden düzenlemek

C.   Sık satın alınan iki öğeyi rafta yan yana yerleştirme

D.   Bir Tüketicinin Uyku Tulumları ve Yürüyüş Ayakkabıları Satın Alma Basacılığına dayalı bir sırt çantasının satın alınma olasılığını tahmin etmek

B.   Sınıflandırma

C.   Regresyon

B.   Verileri kötü niyetli kaynaklardan korumak için kurulan güvenlik duvarları

C.   Özellikle büyük miktarlarda verilerin depolanması için tasarlanmış donanım

D.   Belirli bir madencilik projesinde kullanılan yazılımı tasarlayan programcılar ekibi

B.   C4.5 algoritmasının varyantı

C.   Bağlantılı hipermetin dosyalarının koleksiyonu

D.   Sonlandırılmayan hata koşulu

B.   Aşırı uyum gösterme

C.   Gürültü

D.   Uygulanamayan tarih

B.   Ekonomik gerileme

C.   Personel Becerileri

D.   Ürün konumlandırma

B.   Kümeleme

C.   Sınıflandırma

D.   Oyun oynamak

B.   Nitel seviye

C.   Birincil seviye

D.   Nicel seviye

B.   Eğitim veri kümesinin boyutunu artırın

C.   Test veri kümesinin boyutunu artırın

D.   Test veri kümesinin boyutunu azaltın

B.   Brin sayfası yöntemi

C.   Googlecrawler

D.   Pagerank

A.   Öncül her zaman çok karmaşık bir değişkendir

B.   Hiçbir şey, değiştirilebilirler

C.   Öncül sağda, sonuç solda.

D.   Öncül solda, sağdaki sonuçta

B.   tarafsız ortalama

C.   bileşik ortalama

D.   hareketli ortalama

B.   Bir dilde l ifadesi l F fe alt kümesindeki gerçekleri tanımlayan bir ifade.

C.   Verileri tanımlamak için sonlu bir kategoriyi tanımlamaya çalıştığı tanımlayıcı bir görev.

D.   Bir veri öğesini gerçek değerli bir tahmin değişkeniyle eşleyen bir işlev öğrenmek.

B.   Bir veri öğesini önceden tanımlanmış birkaç grup veya kümeden biriyle eşleştiren bir işlev öğrenmek.

C.   Değişkenler arasında önemli bağımlılıkları tanımlayan bir model bulma süreci

D.   Verilerden, veritabanındaki tüm değişkenlerin/alanların eklem çok değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonunu tahmin etmek için tekniklerden oluşan bir görev.

B.   Giriş

C.   Çıktı

D.   Fonksiyonel

B.   Farklı sunucular arasında dağıtım için bir veritabanı bölümü

C.   SSH üzerinden birden çok nesne veritabanına eşzamanlı olarak erişmek

D.   Yukarıdakilerin hiçbiri

B.   Bir veri alt kümesi için kompakt bir açıklama bulmak için yöntemler.

C.   Değişkenler arasındaki önemli bağımlılıkları tanımlayan bir model bulma süreci

D.   Verilerden, veritabanındaki tüm değişkenlerin/alanların eklem çok değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonunu tahmin etmek için tekniklerden oluşan bir görev.

B.   Dernek Öğrenme

C.   Anomali tespiti

D.   Kümeleme algoritmaları

B.   Bilgi-Fuzzy Networks

C.   K-güzel komşu

D.   K-ortalama algoritması

B.   Sqlite

C.   MySQL

D.   Mariadb

B.   Ayrık eğitim

C.   Veri kümelerini test edin

D.   Ayrık Eğitim ve Test Veri Kümeleri

B.   Parametrik analiz

C.   Yetersiz uydurmak

D.   Kötü tanımlanmış Chernoff bağlı

B.   Bayesian çıkarım algoritmaları

C.   Genetik algoritmalar

D.   Kümeleme algoritmaları

B.   Çevrimiçi öğrenme yoluyla antrenman yapmak daha kolay

C.   Yerel minima yakınsamasına daha dayanıklı

D.   parametrik

B.   SAP kaynağı

C.   UDC

D.   DB Connect

B.   Lojistik regresyon

C.   Dernek Model Sorgusu

D.   Karar ağacı

B.   Kural İndüksiyonu

C.   Bulanık mantık uygulaması

D.   Dinamik bilgi çıkarımı

B.   Bir veri öğesini önceden tanımlanmış birkaç gruptan biriyle eşleyen bir işlev öğrenmek.

C.   Bir dereceye kadar kesinliğe sahip yeni veriler üzerinde doğru olan ve diğer verilere genelleştirilen keşfedilen bir model.

D.   Verileri tanımlamak için sonlu bir kategoriyi tanımlamaya çalıştığı tanımlayıcı bir görev.

B.   Verileri Çıkarma

C.   Temizlik Verileri

D.   Satın alınan verileri saklamak

B.   YANLIŞ

B.   Markov Zincirleri

C.   Dijkstra'nın algoritması

D.   Nöral ağlar

B.   Verim

C.   Tahmin

B.   Belirli bir modelin (bir model ve parametrelerinin) KDD sürecinin kriterlerini ne kadar iyi karşıladığını tahmin eden bir algoritma. Öngörücü doğruluğun (geçerlilik) değerlendirilmesi çapraz doğrulamaya dayanır. Tanımlayıcı kalitenin değerlendirilmesi öngörücü içerir.

C.   İşlemsel veritabanları üzerinde sık sık öğe kümesi madenciliği ve ilişkilendirme kuralı öğrenimi için klasik bir algoritma. Veritabanındaki sık ayrı ayrı öğeleri tanımlayarak ve bunları bu öğe s olduğu sürece daha büyük ve daha büyük öğe kümelerine genişleterek devam eder.

B.   Bir dilde l ifadesi l F fe alt kümesindeki gerçekleri tanımlayan bir ifade.

C.   Modifikasyondan sonra veri hazırlama, örüntü arama, bilgi değerlendirmesi ve yineleme ile iyileştirmeyi içeren çok aşamalı bir süreç.

D.   Bir dereceye kadar kesinliğe sahip yeni veriler üzerinde doğru olan ve diğer verilere genelleştirilen keşfedilen bir model.

B.   Bağlantılı Listeler

C.   ilişkisel veritabanları

D.   Anahtar Değer Çifti

B.   Giriş karakterlerinin akışını jetonlara böler

C.   Bağlamsız bir dilbilgisi üretir

D.   Ayrıştırma ağacını semantik anlam için işler

B.   Verileri tanımlamak için sonlu bir kategoriyi tanımlamaya çalıştığı tanımlayıcı bir görev.

C.   Bir veri öğesini önceden tanımlanmış birkaç grup veya kümeden biriyle eşleştiren bir işlev öğrenmek.

D.   Değişkenler arasındaki önemli bağımlılıkları tanımlayan bir model bulma süreci

B.   Programı ve verileri açma

C.   İzole edilmiş dosyaları tekrarlanan verilerle en aza indirmek

D.   Referans bütünlüğünü zorlamak

B.   Küme analizi

C.   Keşif Veri Analizi

D.   Öngörücü analiz

B.   Kümeleme

C.   Bilgi

D.   Meta veriler

A.   geri çekilme

B.   ağırlıkların rastgele intikam

C.   sürekli çıktı

D.   Doğrusal olmayan ayrımları öğrenebilir

B.   İstifleme

C.   Ortalama

D.   Bootstrapping

B.   Verileri tanımlamak için sonlu bir kategoriyi tanımlamaya çalıştığı tanımlayıcı bir görev.

C.   Değişkenler arasındaki önemli bağımlılıkları tanımlayan bir model bulma süreci

D.   Bir veri alt kümesi için kompakt bir açıklama bulmak için yöntemler.

B.   Destek

C.   Denetimli öğrenme

D.   Topoloji

B.   Çok katmanlı NN sürekli çıkışı hesaplayamaz

C.   hiperbolik işlev

D.   logaritmik işlev

B.   Bunlardan hiçbiri

C.   Hadoop ile çalışmanın ortak görevlerini basitleştiren bir programlama dili.

B.   Binning

C.   Artırma

D.   Kümeleme

B.   // a/[içerir (@href, " profil ")]/@href

C.   // href/profil

D.   //bir profil

B.   İd3

C.   Yukarıdakilerin hiçbiri

D.   lojistik regresyon

B.   doğrusal olarak ayrılabilir

C.   JSON çıktısını döndürür

D.   kasıtlı

B.   FS Kabuğu

C.   Dfsadmin

D.   Namenode

B.   Çok yapraklı

C.   Çok değişkenli

D.   Çok modlu

B.   Kaynakları, varsayımları, kısıtlamaları vb.

C.   İş hedeflerine ulaşmak için veri madenciliği hedefleri oluşturun

D.   Göreve uygulanacak tüm ilgili algoritmaların bir listesini oluşturun

B.   Verilerin gizli özelliklerini sınıflandırmak için bir metodoloji

C.   HTTP'nin erişim iznini belirten kısmı

D.   Kombinatoryal denetimsiz özyinelemeli öğrenme algoritması

B.   Birincil seviye

C.   Bağımlılık seviyesi

D.   Nicel seviye

B.   Aday nesil

C.   Aşırı sığdırma yöntemleri

D.   Bunlardan hiçbiri

B.   Pgp

C.   Oauth

D.   SSL

B.   Veri madenciliği

C.   Veri temizleme

D.   Veri niceliği

B.   Eğer ... o zaman ... analiz

C.   Regresyon analizi

D.   Piyasa-Basket Analizi

B.   1/n

C.   1-1/n^2

D.   1/2n

B.   Lojistik regresyon

C.   Arima

D.   Doğrusal olmayan regresyon

E.   Gerileme

B.   Azaltmak

C.   Harita

D.   Karıştır

B.   Manyetik bağlantı

C.   Geçişli bağlantı

D.   QuickStart Kuplaj

B.   YANLIŞ

B.   Aykırı

C.   Menzil

D.   Uygulanamayan veriler

B.   Yöntem Tekrar tekrar taramak için veritabanını taramak ve desen eşleştirme ile büyük bir aday setini kontrol edin.

C.   Aday nesli olmadan sık sık öğe setleri üretme yöntemleri.

D.   Bir veri alt kümesi için kompakt bir açıklama bulmak için yöntemler.

B.   tatil indirimi

C.   para iade garantisi

D.   Sadakat Kartları

B.   C4.5 algoritması

C.   Sepet (sınıflandırma ve regresyon ağaçları)

D.   Chaid (Chi Square Otomatik Etkileşim Algılama)

B.   Aykırı değerlere daha dayanıklı

C.   Yukarıdakilerin hepsi

D.   Merkeze göre kümeleri temsil eder

B.   Kaynak ve Sonuçlar

C.   Yönetim ve Teslimat

D.   Uygulama ve Teslimat

B.   Selenyum

C.   Phantomjs

D.   wget

B.   Fonksiyon etkinleştirme

C.   Bağlantı Analizi

D.   Kümeleme

B.   Ölçmeyi Ölçme

C.   meaure doğruluğu

D.   Ölçme Asansör

B.   {" Cevap ": [" bu bir "]}

C.   {[" Cevap " ;: " bu bir "]}

D.   Hepsi geçerli

B.   kurabiye

C.   Sunucu günlük dosyaları

D.   Yukarıdakilerin hepsi