סביבות פיתוח 2022

תשובה ב בטוח לא נכונה

מספר החלוקות האפשריות של קובץ נתונים לאשכולות אינו נקבע על פי מספר האשכולות או מספר התצפיות בקובץ. במקום זאת, מספר החלוקות או הדרכים האפשריות לאשכול הנתונים תלוי בהתפלגות הבסיסית של נקודות הנתונים, באלגוריתם המשמש לאשכולות, ובכל אילוצים או הנחות שיושמו במהלך תהליך האשכול. מספר האשכולות ומספר התצפיות אמנם ממלאים תפקיד בבחירה ובפרשנות של תוצאות אשכולות, אך הם אינם קובעים ישירות את המספר הכולל של חלוקות אפשריות של הנתונים לאשכולות. אלגוריתמי אשכולות שואפים לקבץ נקודות נתונים דומות יחד, והתוצאה יכולה להשתנות על סמך גורמים כמו הפרמטרים של האלגוריתם ומאפייני הנתונים. לסיכום, מספר החלוקים האפשריים של קובץ נתונים לאשכולות מושפע מגורמים שונים מעבר למספר האשכולות או התצפיות, מה שהופך את "אף אחד מהדברים לעיל" לתשובה הנכונה.

בהגדרה קבוצה סגורה היא קבוצה שאין לה קבוצת על עם אותו מספר טרנזאקציות, והמספר יכול רק לרדת כי אחרת הקבוצה לא תהיה סגורה

קבוצה סגורה היא תבנית שכיחה שאין לה תבנית על בעלת אותו Support

עומק מקסימלי תלוי במודל. ה-Confusion Matrix מתייחסת לסיווגים של טסט לבין התוצאות האמיתיות של הסיווג

תצפית רחוקה ממרכזי האשכולות לא משויכת לאף אחד מהאשכולות ולכן חריגה. אם הייתה רחוקה ממרכז אחד הייתה יכולה להיות שייכת לאשכול אחר

בקוביית נתונים, apex מייצג את הרמה המסוכמת או המצטברת ביותר של היררכיית הנתונים. זו הנקודה שבה כל הממדים מצטברים לרמה הגבוהה ביותר האפשרית שלהם. ככל שאתה מתרחק מהקודקוד ויורד במורד ההיררכיה, אתה ניגש לרמות מפורטות יותר של נתונים, ומפרק את המידע לקטגוריות או ממדים עדינים יותר. לדוגמה, שקול קוביית נתונים המייצגת נתוני מכירות עבור עסק קמעונאי. קודקוד הקובייה עשוי לייצג את סך המכירות עבור כל המוצרים, כל האזורים וכל תקופות הזמן. כאשר אתה מטה בממדים, אתה עשוי לראות סכומי ביניים עבור מוצרים, אזורים או תקופות זמן ספציפיים, ובסופו של דבר מגיעים לרמת הפירוט הנמוכה ביותר, כגון מכירות של מוצרים בודדים באזור ספציפי במהלך תקופת זמן מסוימת.

המצב של התאמת יתר- טעות האימון מאוד קטנה כי המודל מתאים את עצמו לתפיות האימון אך בשל כך המודל לא טוב עבור רשומות טסט חדשות. כלומר הוא התאים את עצמו יותר מדי לטריין.

אנו רוצים ליצור איזושהי שכבת אבסטרקציה בין מחסן הנתונים למערכת התפעולית לכן נשתמש במפתחות מלאכותיים שמשנים את המפתחות לנומריים ב-DWH

מפתחות סרוגייט יוצרים הפשטה בין המערכת התפעולית למחסן הנתונים על ידי מתן מזהה ייחודי לכל רשומה במחסן הנתונים שאינו תלוי במפתחות הטבעיים במערכת התפעולית. זה מאפשר להשתמש במחסן הנתונים לניתוח ללא צורך לדאוג לשינויים במפתחות הטבעיים במערכת התפעולית.

אי מופע של מילה במסמך טקסט- חסר משמעות לכן משתנה מסוג אסימטרי

משתנה בינארי סימטרי: במשתנה בינארי סימטרי, כל מונח (מילה) מיוצג כקיים (1) או כחסר (0) במסמך. ייצוג זה הוא סימטרי מכיוון שהוא מתייחס לנוכחות ולהיעדרו של מונח כחשובים באותה מידה. ההתמקדות היא אם המונח קיים או לא, ולא נעשית הבחנה ספציפית בין שתי המדינות. משתנה בינארי א-סימטרי: לעומת זאת, משתנה בינארי א-סימטרי יכול לייצג תרחיש שבו שני מונחים קשורים באופן ספציפי, כגון מונח אחד המרמז על היעדר מונח אחר.

אלגוריתם זה יכול לעבוד רק על תכונות מנבאות רציפות

H(x|y)=H(y|x)=0 כיוון שוואי מהווה פונקציה של איקס. לכן -> H(x;y)=H(x)-H(x|y)=H(y)-H(y|x) נצמצם ונקבל H(x;y) = H(x)=H(y)