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数据挖掘结合了众多学科领域的相关知识,其常用的算法主要包括( )。
A.关联分析
B.分层分析
C.特征分析
D.趋势与演化分析
E.推理与演绎分析
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推荐答案 2023-04-02
【答案】:A、C、D
本题考查数据挖掘。数据挖掘常用的算法有分类、聚类分析、关联分析、趋势与演化分析、特征分析、异常分析。
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http://99.wendadaohang.com/zd/zzXezOveOWj7Wtv7tB.html
相似回答
数据挖掘
技术
主要包括
哪些
答:
数据挖掘的技术手段多样,
主要包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法
。在统计方法中,回归分析、判别分析是常用工具。而神经网络方法则涵盖前向神经网络、自组织神经网络等。此外,数据库方法侧重于多维数据分析和OLAP(在线分析处理)技术,以及面向属性的归纳方法。数据挖掘的应用场景丰富,包括...
数据挖掘
是什么?
答:
数据挖掘融合了多种学科技术,
包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等
。关键目标:数据挖掘的核心在于发现数据中的模式、趋势和关联,这些发现能为企业决策提供依据。它不追求绝对真理,而是侧重于寻找相对有用、具有特定前提和约束条件、面向特定领域且易于用户理解的知识。价...
请问有哪些
常用的数据挖掘
技术
答:
数据挖掘涉及的科学领域和技术很多,
如统计技术
。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是:统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。2、关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在...
典型的
机器学习
和
数据挖掘算法包括
答:
数据挖掘算法:数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算
。为了创建模型,算法将首先分析您提供的数据,并查找特定类型的模式和趋势。
机器学习
的基本结构:表示学习系统的基本结构。环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行...
数据挖掘
技术
主要包括
哪些
答:
神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的,它是数据挖掘中
机器学习
的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型,数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的,它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力,并可以将这些知识进行应用。3、回归分析技术。回归分析包括线性回归,这里主要是指...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据预处理–进行数据再加工
,包括
检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。数据挖掘:根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应
的算法,
在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析:对
数据挖掘的
结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的
知识
。
请问你是
数据挖掘的
研究生?数据挖掘研究生阶段都学什么?
答:
熟练掌握
常用的数据挖掘算法
具备数理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件 二、行业知识 具有相关的行业
知识,
或者能够很快熟悉相关的行业知识 三、合作精神 具有良好的团队合作精神,能够主动和项目中其他成员紧密合作 四、客户关系能力 具有良好的客户沟通能力,能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点,善于调整客户对数据挖...
人工智能,
机器学习
,统计学
,数据挖掘
之间有什么区别
答:
人工智能包括众多的分支领域,比如大家熟悉的
机器学习、
自然语言理解和模式识别等。1.机器学习机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性,其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识,而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。机器学习,引用卡内基梅隆大学机器学习...
数据挖掘
属于哪个
学科
答:
数据挖掘属于计算机科学学科。数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息或模式的一种技术。它与多个学科领域都有交集,但主要属于计算机科学学科。以下是 数据挖掘与计算机科学的关联 数据挖掘是计算机科学中数据分析与知识发现的一个重要分支。它涉及大量算法和技术的运用,如统计分析、
机器学习、
模式识别等...
大家正在搜
数据挖掘的相关领域
数据挖掘的应用领域
数据挖掘主要涉及到那三个技术领域
数据仓库与数据挖掘结合发展
数据仓库与数据挖掘和大数据
数据挖掘的实际应用
数据仓库和数据挖掘
数据仓库和数据挖掘技术
数据挖掘 关联规则