下列哪些数据挖掘算法不需要做数据归一化处理
A.K均值
B.线性回归
C.决策树
D.朴素贝叶斯
第1题:
A、时空模式的可视化
B、挖掘算法的智能化
C、挖掘结果的后处理
D、挖掘结果的后利用
第2题:
A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度
B.特征数据归一化有可能提高模型的精度
C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况
D.概率模型不需要做归一化处理
第3题:
“从数据处理的层面看,城市数据融合”包括哪些方面?()
第4题:
下列关于数据挖掘说法错误的是()
第5题:
MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务
第6题:
数据挖掘技术包括三个主要的部分()
第7题:
KDD的五个基本步骤是().
第8题:
大数据分析挖掘工作涉及的处理步骤包括以下哪些
第9题:
MapReduce
BSP
流式计算
第10题:
ETL
迭代挖掘算法
图挖掘算法
统计
第11题:
数据、模型、技术
算法、技术、领域知识
数据、建模能力、算法与技术
建模能力、算法与技术、领域知识
第12题:
数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程
数据挖掘和数据库是相同的意思
数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程
数据挖掘是数据库的一种重要应用
第13题:
下列选项中,对数据挖掘的技术背景描述错误的是()。
A.数据挖掘由统计的相关技术与知识支持
B.数据仓库,决策支持工具,数据挖掘相融合,构成企业决策分析环境
C.数据挖掘是AI(人工智能)转入面向商业应用时提出的
D.数据挖掘技术由算法、建模能力、数据分析三个主要部分构成
第14题:
A.MapReduce
B.BSP
C.流式计算
第15题:
()是将数据转化为一个基于数据挖掘算法的分析模型。
第16题:
数据预处理包括数据的规范化、()、归一化。
第17题:
根据最终目标,选择合适的数据挖掘算法、模型与参数等指的是数据挖掘阶段中的选择算法()
第18题:
什么是数据挖掘?数据挖掘有哪些应用?
第19题:
以下并行框架哪些不适合大规模数据的迭代挖掘算法和图计算处理的
第20题:
第21题:
数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘、解释和评估
数据选择、数据转换、数据预处理、数据挖掘、解释和评估
数据选择、数据存储、数据预处理、数据挖掘、解释和评估
数据获取、数据存储、数据预处理、数据转换、数据挖掘
第22题:
ETL
挖掘建模
数据探索
模型评估
第23题:
数据挖掘
结果分析
数据准备
挖掘模型的建立
第24题:
对
错