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在处理高维数据挖掘任务时,哪项技术通过直接筛选关键特征来降低维度并优化模型...
数据挖掘
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在聚类分析中,若数据集包含离群点和非球形簇,哪项算法更适应这类场景?
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在数据挖掘项目中,降低维度和减少特征冗余的常用技术是:
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在构建信用卡欺诈检测模型时,以下哪个评估指标最能反映模型捕获真实欺诈案例的能力?
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当使用K-means算法进行客户分群时,如何评估聚类结果的质量以避免随机初...
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在数据预处理阶段,处理数值特征缺失值且数据分布偏斜时,哪种填充方法可能导致...
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在关联规则挖掘中,Apriori算法如何高效发现频繁项集?
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在处理高维特征数据集时,使用决策树算法进行分类任务。如果特征空间维度极高,...
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在K-means聚类算法中,肘方法(Elbow Method)的核心目的是什么?
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在关联规则挖掘(如Apriori算法)中,支持度(Support)的主要定...
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对于高度不平衡的信用卡欺诈检测数据集(正负样本比1:1000),使用XGB...
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当使用SVM处理文本分类任务时,TF-IDF向量维度过高导致训练缓慢。以下...
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针对高维用户画像数据(如兴趣标签),需发现具有相似行为模式的潜在客群。当特...
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在电商购物篮分析场景中,用于发现“购买面包的用户同时也常购买牛奶”这类商品...
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在信用卡欺诈检测场景中,若需优先识别出真实的欺诈交易(减少漏检),应重点关...
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在新闻推荐系统中,已知用户历史点击行为与时间强相关(兴趣漂移)。要有效捕捉...
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当数据集特征维度极高(如基因序列数据),且存在大量冗余特征时,以下哪种技术...
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以下哪种数据挖掘技术主要用于将无标签的用户评论按情感倾向(积极/消极)自动...
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在用户画像构建中,若需将用户按消费能力、活跃度等多维度特征划分为不同群体,...
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在数据挖掘的过程,哪一项不是数据预处理的常见步骤?
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