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資料探勘技術
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100年 - 100 一般警察特種考試_二等_刑事警察人員犯罪分析組:資料探勘技術(包括資料庫管理與運用、線上交易處理【OLTP】、資料倉儲【Data Warehouse】、資料探勘【Data Mining】)#45744
> 申論題
題組內容
四、請回答以下有關分類(Classification)之問題:
⑴決策樹(decision tree)與支持向量機(support vector machine,簡稱 SVM)為分類 中常用之技術,請比較其優缺點。(15 分)
相關申論題
⑴資料模型,
#154526
⑵查詢方式,
#154527
⑶查詢複雜度,
#154528
⑷資料變動頻率四方面比較資料倉 儲與傳統資料庫之差異。(20 分)
#154529
⑴請舉例說明如何運用關聯法則於犯罪分析上。(10 分)
#154530
⑵對於一資料集,我們進行關聯法則探勘後可能會產生非常多的關聯法則,有些關 聯法則雖內容不同但彼此之間可能具有潛在之高度重複性(redundancy)。請說 明如何分析找出具有潛在高度重複性之關聯法則。(15 分)
#154531
⑴請說明 k-means 分群方法之運作方式。(15 分)
#154532
⑵請說明如何評估一個分群結果之好壞。(10 分)
#154533
⑵請說明如何利用 K-fold 交叉驗證(K-fold cross validation)來驗證分類模型之有效 性。(15 分)
#154535
⑸請依此背景,設計出雪花模式(Snowflake Schema)(8 分)
#311731
相關試卷
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