下列对数据挖掘的描述不正确的选项是?() A.神经网络(NeuralNetwork)是通过数学算法来模仿人脑思维的抽象计算模型，它是数据挖掘中机器学习的典型代表B.回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具C.贝叶斯分类方法(BayesianClassifier)是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性D.关联规则经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度
下列对数据挖掘的描述不正确的选项是?()
A.神经网络(NeuralNetwork)是通过数学算法来模仿人脑思维的抽象计算模型，它是数据挖掘中机器学习的典型代表
B.回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具
C.贝叶斯分类方法(BayesianClassifier)是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性
D.关联规则经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度
相关考题：
下列关于数据挖掘的叙述中，哪一条是不正确的?( )A) 数据挖掘是知识发现中的一个特定步骤B) 数据挖掘是一个从原始数据到信息再到知识的发展过程C) 关联分析是数据挖掘的一个重要任务D) 数据挖掘的质量与挖掘方法有关，而与数据本身无关A．B．C．D．
从狭义角度来说,数据分析与数据挖掘是有区别的。下列哪项不是对狭义层面下数据挖掘的描述?() A.数据挖掘需要有过硬的数学功底和编程技术B.数据挖掘更重视模型或规则的构建C.数据挖掘是技术性的“采矿”过程，发现未知的模式和规律D.数据挖掘侧重于实际的业务知识
下面关于数据挖掘的描述,错误的是()。 A.数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识B.数据挖掘是要提取人们事先不知道的知识C.数据挖掘是要提取潜在有用的信息和知识D.数据挖掘可以在少量的数据中进行
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
在关于数据挖掘的描述，正确的是______。A．数据挖掘可以支持人们进行决策B．数据挖掘可以对任何数据进行C．数据挖掘与机器学习是同一的D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大A．B．C．D．
在关于数据挖掘的描述中，正确的是(44)。A．数据挖掘可以支持人们进行决策B．数据挖掘可以对任何数据进行C．数据挖掘与机器学习是同一的D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大