A.数据有误。数据有误可能是两种原因造成的,一是人为地使用有误数据,二是未真正地掌握统计方法
B.数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误,则其后的分析方法再正确也是无用的
C.数据的记录、抄写有误
D.异常值的处理。通常在生产过程中取得的数据总是含有一些异常值的,它们会导致分析结果有误
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。
A.信息太多,传播太快,会造成人们预想不到的危机
B.信息过剩会降低信息的质量,影响双方密切的接近
C.过剩信息的快速传播,将可能湮没真正有价值的信息
D.信息的快速传播,使人们无法判断某些信息之间的本质区别
A.在黑暗中人长时间注视一个发光点,会发现发光点在动
B.当月亮在头顶上时,你会发现无论你走到哪里,它总是跟在你的背后
C.穿白衣服会使瘦小的人略为丰满,而穿黑衣服会使肥胖者显得苗条;横线条的衣服使人显得胖些,竖线条的衣服使人显得瘦
D.一个人躺在床上,但觉得自己像是在轿子里被拾着走,有一种颠颠的感觉
A.分类
B.聚类
C.关联规则发现
D.预测建模
A.从单一渠道到多渠道
B.从被动到主动
C.从粗放到精细
D.从人驱到数据驱动
A.人工智能的不断创新,促使大量“沉睡”的数据被唤醒、被挖掘,释放出巨大价值
B.机器翻译不属于人工智能的应用
C.人机对弈、无人驾驶、智能识图都属于人工智能的应用
D.近年来,有了大数据的支持,智能算法的效果得到了极大的体现