¿Qué es es Knowledge Discovery? Es el proceso de identificar, evaluar e interpretar patrones. Es el desarrollo de patrones en la base de datos. Es la exploración de datos.
Identifique un objetivo sobre la Compresión del Dominio del Estudio Agrupamiento de los datos. Desarrollo del entendimiento sobre el dominio. Seleccionar los datos de mayor relevancia.
¿Qué tipo de fuentes se usan para la creación de un set de datos? Sólo fuentes múltiples. Sólo fuentes heterogéneas. Fuentes múltiples y heterogéneas .
De las siguientes opciones, ¿Cuáles sirven para obtener datos para la creación de un Dataset? Bases de datos relacionales, colecciones de documentos, correos electrónicos. Fotografías, clips de vídeo, registros web. Todas las anteriores.
Objetivo de la Limpieza y Procesamiento de Datos Eliminación de ruidos e integrar los datos. Descubrimiento de conocimiento. Mejorar la calidad de los datos y los resultados de la minería.
¿Qué es la minería de datos? Uso del conocimiento previo para eliminar las inconsistencias y los duplicados. Descubrir poco a poco los patrones o modelos presentes, es decir, las relaciones. Escogencia y uso de estrategias para manejar la información faltante en los datasets.
La minería de datos comprende tres pasos: Creación de datos, limpieza de datos y procesamiento de datos La selección de la tarea, la selección del algoritmo y su uso. Creación de datos, selección del algoritmo y procesamiento del algoritmo.
¿Qué se haya en la interpretación de patrones minados? Adentra miento en la inmensidad de los datos Eliminación de ruido y datos aislados Patrones y modelos en los datos analizados.
¿Qué son los Patrones? Son estructuras globales que hacen declaraciones sobre cualquier punto en el espacio de medición. Son estructuras locales que hacen declaraciones sólo sobre un espacio restringido por variables. Son resultados deben presentarse en un formato entendible.
¿Qué son los Modelos? Son estructuras globales que hacen declaraciones sobre cualquier punto en el espacio de medición. Son estructuras locales que hacen declaraciones sólo sobre un espacio restringido por variables. Son resultados deben presentarse en un formato entendible.
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