16、典型的机器学习和数据挖掘算法包括:A.回归分析B.聚类C.正交D.分类

16、典型的机器学习和数据挖掘算法包括:

A.回归分析

B.聚类

C.正交

D.分类


参考答案和解析
分类;聚类;回归分析;关联规则

相关考题:

机器学习的一个最新研究领域是( )。 A、数据挖掘B、神经网络C、类比学习D、自学习

在关于数据挖掘的描述中,正确的是(71)。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

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.

数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务,可将其分为(63)。A.分类或预测模型发现,数据归纳、聚类、关联规则发现,序列模式发现,依赖关系或依赖模型发现,异常和趋势发现等等B.机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法C.归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等D.回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

在机器学习概念中,有监督学习、无监督学习和强化学习三大类典型方法。下列学习任务属于无监督学习的是( )。 A.根据样本数据,采用分类算法,训练分类器B.根据样本数据,进行回归分析C.将未知类别的一组数据,采用聚类方法,分成不同的组D.机器人在报考环境中,自主学习掌握行走方法

在数据挖掘中,常用的聚类算法包括:()、()、()、基于网格的方法和基于模型的方法。

数据挖掘算法的组件包括()A、模型或模型结构B、评分函数C、优化和搜索方法D、数据管理策略

基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异?()A、机器学习系统节省人力,更自动化B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法D、机器学习可以从海量的数据中获取经验,而不受限于具体维度

挖掘大数据价值的核心支撑技术是()。A、数据挖掘B、数据库C、机器学习D、云计算

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()

数据挖掘技术包括三个主要的部分()A、数据、模型、技术B、算法、技术、领域知识C、数据、建模能力、算法与技术D、建模能力、算法与技术、领域知识

下列选项中属于机器学习的有()A、深度学习B、数据挖掘C、机器翻译D、自然语言处理

关联规则发现是数据挖掘中最为重要和典型的一种方法。最常用的关联规则发现算法是().A、Apriori算法B、k-means算法C、kNN算法D、C4.5算法

数据挖掘的挖掘方法包括()A、聚类分析B、回归分析C、神经网络D、决策树算法

数据挖掘的技术背景包括()。A、数据挖掘的技术内涵B、数据挖掘和机器学习C、数据挖掘和统计D、数据挖掘和决策支持系统

下列哪些算法可用于大数据分析?A、聚类分析B、关联规则C、回归和分类预测D、机器学习

在机器学习中,如果挖掘目标已知,则采用以()为核心的算法往往更加有效。A、主题搜索B、元搜索C、属性搜索D、智能搜索

在关于数据挖掘的描述中,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统一的D、数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。

判断题机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。A对B错

问答题为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理?

多选题数据挖掘算法的组件包括()A模型或模型结构B评分函数C优化和搜索方法D数据管理策略

单选题数据挖掘技术包括三个主要的部分()A数据、模型、技术B算法、技术、领域知识C数据、建模能力、算法与技术D建模能力、算法与技术、领域知识

多选题挖掘大数据价值的核心支撑技术是()。A数据挖掘B数据库C机器学习D云计算

多选题下列哪些算法可用于大数据分析?A聚类分析B关联规则C回归和分类预测D机器学习

单选题在关于数据挖掘的描述中,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统一的D数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

单选题在量化投资中,数据挖掘的主要技术不包括()。A分类B关联分析C预测D机器学习

多选题数据挖掘的技术背景包括()。A数据挖掘的技术内涵B数据挖掘和机器学习C数据挖掘和统计D数据挖掘和决策支持系统