下列常用於資料探勘的演算法之描述何者正確？
AKNN 為一種非監督式學習（unsupervised learning）演算法
BC4.5 為二元樹結構，CART 為多元樹結構
CCART 可用以建立迴歸樹（regression tree）正確答案
DNaive Bayes 用於找出頻繁出現之資料型態及相關的規則
答案與詳解
為什麼答案是 C
CART 的全名為 Classification and Regression Trees（分類與迴歸樹），其設計本身即包含建立分類樹與迴歸樹的功能，可用於處理連續型目標變數的預測。
載入中…
