图中0预测的准确率和召回率是多少?()
A.0.81
B.0.77
C.0.80
D.0.78
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如下表student中,如何筛选type为包含数学或语文的记录?()
A.select*from student where type=“数学” and type=“语文”
B.select*from student where type=“数学” or type=“语文”
C.select*from student where type in(“数学”,“语文”)
D.select*from student where type in(“数学”、“语文”)
A.大数据是数据量变积累达到质变的结果
B.数据的产生需要经历很长时间
C.我们每个人都是数据的制造者
D.当今的世界,基本上一切都可以用数字表达,所以叫数字化的世界
A.每个节点的分支度都不相同
B.使用Information Gain作为节点分割的依据
C.可以处理数值型态的字段
D.无法处理空值的字段
A.潜在客户
B.响应客户
C.即得客户
D.流失客户
A.利用修剪法来限制树的深度
B.利用盆栽法规定每个节点下的最小的记录数目
C.利用逐步回归法来删除部分数据
D.目前并无适合的方法来处理这问题
A.最近3期境外消费金额
B.最近6期网银消费交易笔数
C.信用额度
D.距最近一次逾期的月数
利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集,在候选2-项集中需要剪枝的是()
ID 项集
1 面包、牛奶
2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋
3 牛奶、尿布、啤酒、可乐
4 面包、牛奶、尿布、啤酒
5 面包、牛奶、尿布、可乐
A.啤酒、尿布
B.啤酒、面包
C.面包、尿布
D.啤酒、牛奶
A.等深分箱
B.等宽分箱
C.数据标准化
D.自定义区间法
A.缺失值填充
B.噪声数据剔除
C.异常值识别
D.数据可视化
A.各种传感器无时无刻不在为我们提供大量的数据
B.各种监控设备无时无刻不在为我们提供大量的数据
C.各种智能设备无时无刻不在为我们提供大量的数据
D.互联网的收集和积累