数据工程 知到智慧树答案2024 z28515

，无期末 .和. “数据浏览”交互主要是为了完成什么任务：（） （）A持久性B一致性C隔离性D原子性 （）A设计能够让人赏心悦目的可视化B设计能够高效传达信息的可视化C设计能够直观传递信息的可视化D设计能够正确表达信息的可视化 《智慧树》测试答案(精选8篇) 2021知到智慧树题库及答案三篇合集 a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差AabcdeBdcaebCedcbaDcbaed ABCD AK的选择具有挑战性B关于数据的球形假设（到聚类中心的距离）C贪心算法存在的问题D难以处理噪声 ANeoJBBigtableCRedisDOracle AP(A)BP(B|A)CP(A|B)DP(B) AStackingBBaggingCMappingDBoosting ASVM中的误差阈值B分类超平面与支持向量的距离CSVM对新数据的预测准确度 ASVM只允许极小误差BSVM不允许有误差CSVM允许分类时出现一定范围的误差 A中等数据集B小数据集C大数据集D不受数据集大小影响 A主键B访问控制C审计D关系表 A信息增益B信息值C信息增益率DGINI系数 A假设用户使用工具A比使用工具B更高效B假设在处理数据异常时，用户使用工具A比使用工具B更快C假设用户使用工具A比工具B好 A决策树可以看成一个Ifthen规则的集合 A加入更多层，使神经网络的深度增加B当这是一个图形识别的问题时C有维度更高的数据 A只要最佳分类超平面存在，它就能将所有数据全部正确分类B软间隔SVM分类器将正确分类数据C在如此高的误分类惩罚下，存在软间隔分类超平面 A可视分析B科学可视化C信息可视化D统计数据可视化 A可视化美观程度的度量方法B可视化表达信息效率的度量方法C可视化呈现数据时夸张程度的度量方法 A图像分类（输入图像输出标签）B情感分类（输入一段文字并输出/表示正面或负面情绪）C语音识别（输入一个音频输出一段字幕）D语音中的性别识别（输入音频剪辑并输出表明说话者性别的标签） A图形数据B抽象数据C统计数据D科学数据 A在明显分离的簇中，同簇中的对象之间的距离要大于异簇的对象B在基于密度的簇中，簇通常是高密度的区域C在基于邻近度的簇中，度量方式通常是最近邻或连通度D在基于中心的簇中，簇的中心通常叫质心，即簇中所有点的平均值 A复杂度低，适合在大规模数据集应用B能识别具有不同形状 A多源 A审计B外键C主键D关键字 A对B错 A对于高维问题，密度定义是个比较麻烦的问题B对输入参数敏感C易受到噪声和异常值的影响D当簇的密度变化太大时，不能很好的处理 A差分隐私B联邦数据库C同态加密D内存数据库 A抽取B转换C加载D传输 A数据模式的异构性B通讯协议异构性C数据管理系统的异构性D数据类型的异构性 A时间属性B有序属性C数据属性D分类属性 A最大化数据点在低维空间中点的差异B最大化数据点与数据点之间的距离在高 A梯度爆炸问题B在sigmoid激活函数当中z太大C在ReLU激活函数当中z太大D梯度消失问题 A浏览并筛选数据B展现不同的数据粒度C展现不同的数据映射方式D展现数据中的不同子集 A组平均BMIN（单链）CWard方法DMAX（全链） A覆盖类异常B插入类异常C语义类异常D语法类异常 A设计准则对比B实际应用案例分析C受控用户调研D定量实验分析 A语法类异常B语义类异常C不规则取值D词法错误 A过滤B定向C选择D编码 A错B对 A键值数据库B文档数据库C列数据库D图数据库 A随机梯度下降B卷积函数C修正线性单元（ReLU） A高可扩展B可用性强C模式灵活D严格的模式定义 Bagging B在决策树算法中，每个内部结点表示在一个特征或属性；每个分支代表这个特征或属性在某个值域上的输出；每个叶结点代表一种类别 CHAMELEON算法的优点包括：（） C决策树剪枝的目的是为了降低决策树算法的过拟合D在决策树的各个结点上以信息增益为准则，选择划分后信息增益最大的属性作为划分属性，递归地构建决策树 DBSCAN等多种聚类算法对同一数据集进行聚类时，可能会得到不同的分组数（类数），分组数较多的聚类算法一般是比较好的 DBSCAN算法的缺点包括 DBSCAN聚类结果受参数影响较小 dcaeb K的选择具有挑战性，关于数据的球形假设（到聚类中心的距离），贪心算法存在的问题，难以处理噪声 MongoDB属于哪类NoSQL数据库 NoSQL数据库是对SQL数据库的否定，可以完全代替SQL数据库 OLAP一般运行于业务数据库上，OLTP则一般运行于数据仓库上 Oracle Pa PCA的设计原理是：（） ReLU函数的左侧导数为，右侧导数恒为，这就避免了梯度爆炸问题的发生 RNN会发生梯度消失的问题，产生这样的问题的原因是RNN在算是会有激活函数导数的累乘，如果取tanh或sigmoid函数作为激活函数的话，那么必然是一堆小数在做乘法，结果就是越乘越小 SVM中的泛化误差代表什么 SVM只允许极小误差 SVM对新数据的预测准确度 VM算法的最小时间复杂度是O（n²），基于此，以下哪种规格的数据集并不适该算法 下列关于不同的簇类型的说法中，不正确的是（） 下列哪一项不是大数据管理的新挑战（） 下列哪一项在神经网络中引入了非线性 下列哪个数据库不属于NoSQL数据库 下列哪些技术可以用于在大数据使用过程中保护用户隐私 下列选项中哪一项不属于可视化的基本设计准则 下列那一项不属于数据清理中的数据异常 下面哪些是NoSQL数据库的特点 下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果 为了使RNN更容易训练，需要选取更好的激活函数，如Relu激活函数 为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型 主键第二章单元测试 以下哪一种交互不属于常见的可视化交互类型 以下哪一项不属于数据的维度的类型（） 以下哪一项不是可视化的基本评估方法 以下哪些选项是K均值聚类面临的问题 以下哪项最可能是此问题的原因 低维空间中的差异C最小化数据点与数据点之间的距离在高 低维空间中的差异D最大化数据点在高维空间中点的差异 你有个单词的词汇，并且正在使用具有维激活的LSTM 使用KMEANS 信息可视化主要是针对什么类型数据的 信息增益，信息增益率，GINI系数 修正线性单元（ReLU） 假设你正在训练LSTM 假设在处理数据异常时，用户使用工具A比使用工具B更快[/]完整 全链在处理大小不同的簇时，可能使大的簇破裂 关于决策树算法的描述正确的是（） 关系数据库中的参照完整性主要通过（）实现 关系数据库的实体完整性主要通过（）实现 关系数据库采取了强一致性约束，符合CAP理论中的C和P 决策树中属性选择的方法有（） 决策树可以看成一个Ifthen规则的集合 凝聚层次聚类中，定义簇间的相似度的方法有（） 列存储数据对排序操作和数据压缩有较好的支持 加入更多层，使神经网络的深度增加 单元测试答案 - 智慧树答案大全 参赛者选择一扇门后，游戏节目主持人将打开其余的一扇门，并显示门后没有任何奖金 只要最佳分类超平面存在，它就能将所有数据全部正确分类 可视分析，科学可视化，信息可视化 可视化呈现数据时夸张程度的度量方法 同一组数据通过不同聚类算法得到的簇的个数是相同的 在关系数据库中，为了保证数据的一致性，事务处理必须保证具有哪些特性 在受控用户实验中，当我们对比工具A与工具B时，以下哪一个假设符合实验设计标准 在并行和分布式数据库中，共享内存架构的每个处理器都有自己的磁盘，所有处理器共享一个内存空间 在数据仓库中，ETL操作包括（） 在数据库中，规定了员工表的工资字段必须大于 在明显分离的簇中，同簇中的对象之间的距离要大于异簇的对象 在电视游戏节目中，参赛者选择三个门之一；一扇门的后面有奖，而另两扇的后面没有奖 在贝叶斯定理的公式当中，哪一个是先验概率 均为章节测试 处理函数和输出 外键，主键 多对一RNN架构可以应用于以下哪些任务 大小和密度的簇，对噪声和异常数据不敏感，能够有效地聚类空间数据 大小和密度的簇C对噪声和异常数据不敏感D能够有效地聚类空间数据 大数据价值挖掘是一个从数据到信息，再由信息到知识的凝练过程 大数据集第五章单元测试 如果某个员工的工资<，则属于（） 定向 定量实验分析 对 对于信息增益，决策树分裂节点，下面说法正确的是（）.纯度高的节点需要更多的信息去区分.信息增益可以用”比特熵”获得.如果选择一个属性具有许多归类值，那么这个信息增益是有偏差的ABC和D 对于高维问题，密度定义是个比较麻烦的问题，对输入参数敏感，当簇的密度变化太大时，不能很好的处理 展现数据中的不同子集 差分隐私，联邦数据库，同态加密 已知：大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达 平移 异常值 异构 怎样理解“硬间隔” 您正在训练RNN，发现您的权重和激活都具有NaN的值（“非数字”） 情感分类（输入一段文字并输出/表示正面或负面情绪），语音中的性别识别（输入音频剪辑并输出表明说话者性别的标签） 抽取，转换，加载 抽象数据 持久性，一致性，隔离性，原子性 插入类异常 数据可视化有哪些主要分支方向 数据工程 智慧树章节测试答案 数据工程 智慧树答案 数据工程 智慧树网课答案 数据工程 知到智慧树答案 数据工程 知到智慧树答案2023 z28515 数据工程 知到答案 数据模式的异构性，通讯协议异构性，数据管理系统的异构性，数据类型的异构性 数据清洗是剔除数据里的异常，使数据集成为现实世界的准确 数据源之间的异构性主要包括（） 数据规模大第三章单元测试 文档数据库 时间属性 智慧树知到章节测试答案 智慧树知到答案合集 智慧树答案 智慧树答案 - 知到网课答案 智慧树答案APP 智慧树答案全套免费 智慧树答案公众号免费 智慧树答案大全 - 知到智慧树题库 智慧树答案知到答案-网课答案题库大全 智慧树答案题库 智慧树见面课答案 最大化数据点在低维空间中点的差异 最新知到智慧树 最新知到智慧树 答案大全 最新知到智慧树答案大全 最新知到网课 劳动教育 智慧树章节测试考试答案 梯度下降算法的正确步骤是什么 梯度爆炸问题 每一个神经元都有输入 每步当中的维数是多少 没有重复表示的过程 然后，主持人询问参赛者是将自己的选择切换到另一扇未打开的门，还是将STICK切换到其原始选择 相似度的度量方式随着数据对象的属性类型改变而改变 知到智慧树章节测试网课答案 知到智慧树章节测试网课答案题库 知到智慧树答案 知到智慧树答案大全-知到APP答案 知到智慧树答案题库 知到智慧树网课答案 知到智慧树网课答案题库 知到答案 知到答案 (校内课程) 完整智慧树网课章节测试答案 知到答案免费查询网站 知到答案吧 知到网课答案-知到智慧树答案 知到题库 神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数 第一章单元测试 第六章单元测试 答案 组平均，MIN（单链），Ward方法，MAX（全链） 缩放等预处理提高模型泛化能力 网课小助手 网课小帮手 网课期末答案 网课答案 联邦数据库模式不适宜进行需要在很多的数据源之间进行通讯和数据交换的数据集成 能识别具有不同形状 若参数C（costparameter）被设为无穷，下面哪种说法是正确的 训练CNN时，可以对输入进行旋转 设计能够直观传递信息的可视化 语义类异常 谎言因子是设计用来度量可视化中什么设计指标的方法 贝叶斯决策是由先验概率和类条件概率，推导后验概率，然后利用这个概率进行决策 购买后上方矩形框将出现已付费的隐藏内容 跨领域B私保护C数据规模大D高性能数据服务要求 这对参赛者来说切换们是有利的 错 错下方是付费阅读内容：本平台商品均为虚拟商品，无法用作二次销售，不支持退换货，请在购买前确认您需要购买的资料准确无误后再购买，望知悉！[]post_id=”″show_buy_btn=”true”]第二章单元测试寒武纪生物大爆发的最主要特点是（） 随着时间序列的不断深入，小数的累乘就会导致梯度越来越小直到接近于，这就是“梯度消失“现象 需点击上方按钮支付元购买，所有 题库 高可扩展，可用性强，模式灵活