Lista delle Domande

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6 / 152 domande visibili
ID Domanda Risposte Risposta Esatta Azioni
252 A cosa servono i modelli predittivi?
  • 1)
    Utilizzano i loro parametri e meccanismi caratteristici per effettuare delle previsioni future che possono essere utili nei processi decisionali.
  • 2)
    Il loro obiettivo è quello di descrivere i dati per effettuare delle previsioni future.
  • 3)
    Vengono utilizzati per descrivere la struttura organizzativa e la distribuzione dei dati. L'obiettivo di questi modelli e quello di approfondire la conoscenza nascosta dietro ai dati.
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
1
253 A cosa servono i modelli descrittivi?
  • 1)
    Nessuna delle altre alternative
  • 2)
    Vengono utilizzati per descrivere la struttura organizzativa e la distribuzione dei dati. L'obiettivo di questi modelli e quello di approfondire la conoscenza nascosta dietro ai dati.
  • 3)
    Vengono utilizzati per descrivere i dati per effettuare delle previsioni future.
  • 4)
    Utilizzano i loro parametri e meccanismi caratteristici per effettuare delle previsioni future che possono essere utili nei processi decisionali.
1
256 A cosa serve la cross validation?
  • 1)
    Nessuna delle altre alternative
  • 2)
    A migliorare l'adattabilità dei modelli
  • 3)
    A migliorare la capacità di generalizzazione dei modelli
  • 4)
    A migliorare l'accuratezza dei modelli
1
279 A cosa serve la normalizzazione dei dati?
  • 1)
    Si tratta di una sorta di filtraggio per rimuovere l'eventuale rumore che affligge i dati
  • 2)
    Viene spesso utilizzata per discretizzare gli attributi
  • 3)
    Viene spesso utilizzata nella fase di data transformation per fare in modo che tutti gli attributi abbiano lo stesso peso o influenza
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
3
320 A cosa serve l'algoritmo APRIORI?
  • 1)
    Per generare regole di clustering
  • 2)
    Per generare regole di classificazione
  • 3)
    Per generare regole associative
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
3
331 A cosa serve l'FP-tree?
  • 1)
    A comprimere il database considerando solo gli itemset poco frequenti
  • 2)
    A comprimere il database considerando solo gli itemset frequenti
  • 3)
    A comprimere il database considerando solo gli item frequenti
  • 4)
    A comprimere il database considerando solo gli item poco frequenti
2