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和数据挖掘关系密切的学科包括哪些?
A:统计学
B:机器学习
C:软件工程
D:数据库
数据挖掘
关系密切
软件工程
发布时间:
2024-07-12 22:38:50
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相关试题
1.
数据挖掘是一个交叉学科领域,受多个学科影响,包括()。 选项: A:数据库系统 B:信息科学 C:统计学 D:机器学习
2.
数据挖掘和哪些学科领域有关系( ) 。选项: A:优化 B:统计 C:数据库 D:机器学习
3.
数据挖掘和哪些学科领域有关系( )。选项: A:统计; B:机器学习; C:数据库; D:优化
4.
数据挖掘和哪些学科领域有关系( )。选项: A:机器学习; B:数据库; C:统计; D:优化
5.
数据挖掘涉及众多领域,包括()。 A. 人工智能 B. 神经网络 C. 数据库技术 D. 机器学习
6.
数据挖掘涉及众多领域,包括()。A.机器学习B.神经网络C.人工智能D.数据库技术
7.
下面关于机器学习和数据挖掘的描述错误的是:( ) 选项: A、机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 B、 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 C、 数据挖掘可以视为机器学习与数据库的交叉 D、 数据挖掘是机器学习的底层技术
8.
下面关于机器学习和数据挖掘的描述错误的是: 选项: A:机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科; B:数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程; C:数据挖掘可以视为机器学习与数据库的交叉; D:数据挖掘是机器学习的底层技术
9.
39. 机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为( )。 选项: A:A. 数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。 B:B. 两者是相互独立的两种数据处理技术。 C:C. 机器学习偏理论,数据挖掘偏应用。 D:D. 数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
10.
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 选项:A、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
11.
数据挖掘有多种分类方法。根据()分,可粗分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。 选项: A:A. 挖掘任务 B:B. 挖掘对象 C:C. 挖掘方法 D:D. 挖掘角度
12.
典型的机器学习和数据挖掘算法包括哪些?
13.
数据分析的方法包括但不限于以下哪些? a.应用统计与数学 b.预测和时间序列 c.自然语言处理 d.机器学习 e.数据挖掘
14.
机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为( ) 选项: A: 数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。 B: 数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。 C: 机器学习偏理论,数据挖掘偏应用。 D: 两者是相互独立的两种数据处理技术。
15.
机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为( )(多选题)选项: A:数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。; B:数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。; C:机器学习偏理论,数据挖掘偏应用。; D:两者是相互独立的两种数据处理技术。
16.
数据挖掘的挖掘方法包括:( )选项: A:机器学习方法 B:神经网络方法 C:数据库方法 D:联想推理方法
17.
机器学习和数据挖掘都是基于统计学的技术。 选项: A:正确 B:错误
18.
下列关于机器学习概念的理解,正确的是()A.机器学习的应用范围很广泛,超越了人工智能的应用范围。B.机器学习就是一种能够从无序的数据中提取出有用信息的工具。C.机器学习能从数据中学习和提取有用的信息,并不断提升机器的性能。D.机器学习横跨数学、计算机科学、统计学等多个学科,需要多学科的专业知识。
19.
数据挖掘涉及众多领域,包括()。 选项: A、数据库技术 B、人工智能 C、机器学习 D、神经网络
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