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文檔簡介
第一章測試
1
【單選題】(20分)
什么是KDD?
「A.
C.文檔知識發(fā)現(xiàn)
「B.
A.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
「C.
D.動態(tài)知識發(fā)現(xiàn)
「D.
B.領(lǐng)域知識發(fā)現(xiàn)
參考答案
B
2
【判斷題】(20分)
數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則,從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)
據(jù)等任務(wù)。
「A.
錯
「B.
對
參考答案
B
3
【多選題】(20分)
數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測建模任務(wù)主要包括哪幾大類問題?
A.
分類
rB.
模式匹配
「C.
模式發(fā)現(xiàn)
「D.
I可歸
參考答案
AD
4
【多選題】(20分)
以下哪些學(xué)科和數(shù)據(jù)挖掘有密切聯(lián)系?
rA.
人工智能
rB.
計算機組成原理
「C.
礦產(chǎn)挖掘
「D.
統(tǒng)計
參考答案
AD
5
【判斷題】(20分)
離群點可以是合法的數(shù)據(jù)對象或者值。
A.
錯
B.
對
參考答案
B
第二章測試
1
【單選題】(20分)
下面哪個屬于定量的屬性類型:
'A.
區(qū)間
「B.
序數(shù)
「C.
標稱
。D.
相異
參考答案
A
2
【單選題】(20分)
只有非零值才重要的二元屬性被稱作:
「A.
非對稱的二元屬性
'B.
離散屬性
。C.
對稱屬性
「D.
計數(shù)屬性
參考答案
A
3
【判斷題】(20分)
定量屬性可以是整數(shù)值或者是連續(xù)值。
「A.
對
rB.
參考答案
A
4
【單選題】(20分)
中心趨勢度量模(mode)是指
「A.
數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率最高的值
「B.
算術(shù)平均值
「C.
最大值
D.
最小值
參考答案
A
5
【多選題】(20分)
以下哪些是屬于中心趨勢的度量
「A.
標準差
rB.
中位數(shù)
「C.
五數(shù)概括
rD.
平均值
參考答案
BD
第三章測試
1
【單選題】(20分)
數(shù)據(jù)清洗的方法不包括
「A.
一致性檢查
B.
缺失值處理
噪聲數(shù)據(jù)清除
「D.
重復(fù)數(shù)據(jù)記錄處理
參考答案
D
2
【單選題】(20分)
對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理、集成、變換、規(guī)約是數(shù)據(jù)挖掘哪個步驟的任務(wù)?
「A.
分類和預(yù)測
「B.
噪聲檢測
,C.
頻繁模式挖掘
CD.
數(shù)據(jù)預(yù)處理
參考答案
D
3
【單選題】(20分)
以下哪項不屬于數(shù)據(jù)規(guī)約的方法?
'A.
數(shù)據(jù)壓縮
「B.
維規(guī)約
「C.
數(shù)值規(guī)約
CD.
數(shù)據(jù)遷移
參考答案
D
4
【單選題】(20分)
大數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法不包含以下哪個選項?
「A.
數(shù)據(jù)變換
「B.
數(shù)據(jù)清洗
,C.
數(shù)據(jù)采集
「D.
數(shù)據(jù)規(guī)約
參考答案
C
5
【判斷題】(20分)
在噪聲數(shù)據(jù)中,波動數(shù)據(jù)比離群點數(shù)據(jù)偏離整體水平更大。
'A.
對
「B.
錯
參考答案
B
第四章測試
1
【單選題】(20分)
某超市研究銷售紀錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn),買啤酒的人很大概率也會購買尿布,這種屬于數(shù)據(jù)挖
掘的哪類問題?
'A.
關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)
「B.
自然語言處理
「C.
聚類
cD.
分類
參考答案
A
2
【判斷題】(20分)
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程是發(fā)現(xiàn)滿足最小支持度的所有項集代表的規(guī)則。
A.
錯
,B.
對
參考答案
A
3
【判斷題】(20分)
具有較高的支持度的項集具有較高的置信度。
「A.
錯
。B.
對
參考答案
A
4
【判斷題】(20分)
給定關(guān)聯(lián)規(guī)則A-B,意味著:若A發(fā)生,B也會發(fā)生。
「A.
對
。B.
錯
參考答案
B
【判斷題】(20分)
啤酒與尿布的故事是聚類分析的典型實例。
1A.
對
。B.
錯
參考答案
B
第五章測試
1
【判斷題】(25分)
分類和回歸都可用于預(yù)測,分類的輸出是離散的類別值,而回歸的輸出是連續(xù)數(shù)值。
「A.
對
「B.
錯
參考答案
A
2
【判斷題】(25分)
決策樹方法通常用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。
「A.
對
B.
錯
參考答案
B
3
【判斷題】(25分)
在決策樹中,隨著樹中結(jié)點數(shù)變得太大,即使模型的訓(xùn)練誤差還在繼續(xù)減低,但是檢驗
誤差開始增大,這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。
「A.
錯
「B.
對
參考答案
A
4
【判斷題】(25分)
對于SVM分類算法,待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量,移去或者減少這些樣本
對分類結(jié)果沒有影響。
「A.
對
「B.
錯
參考答案
A
5
【單選題】(10分)
下面哪種分類方法是屬于統(tǒng)計學(xué)的分類方法?
「A.
貝葉斯分類
'B.
判定樹歸納
。C.
基于案例的推理
「D.
后向傳播分類
參考答案
A
第六章測試
1
【判斷題】(20分)
基于劃分方法的聚類都是基于距離來判斷數(shù)據(jù)對象相似度的
「A.
對
「B.
錯
參考答案
A
2
【判斷題】(20分)
K-Means聚類過程中計算出的“質(zhì)心”點是虛擬的。
「A.
錯
B.
對
參考答案
B
3
【判斷題】(20分)
DBSCAN聚類和K-Medians聚類都需要預(yù)先指定聚類的簇的數(shù)目
「A.
對
「B.
錯
參考答案
B
4
【多選題】(20分)
下列屬于層次聚類方法的是
rA.
K-Means
「B.
DBSCAN
rc.
AGNES
rD.
DIANA
參考答案
CD
【單選題】(20分)
衡量離群點的離群因子,計算的是
「A.
簌間距離的加權(quán)平均值
「B.
平均絕對偏差
,C.
簇間距離
「D.
輪廓系數(shù)
參考答案
A
第七章測試
1
【單選題】(20分)
神經(jīng)元節(jié)點計算什么()
「A.
神經(jīng)元節(jié)點先計算線性函數(shù)(z=Wx+b),再計算激活
「B.
神經(jīng)元節(jié)點先計算激活函數(shù),再計算線性函數(shù)(z=Wx+b)
「C.
神經(jīng)元節(jié)點計算函數(shù)g,函數(shù)g計算(Wx+b)
「D.
在將輸出應(yīng)用于激活函數(shù)之前,神經(jīng)元節(jié)點計算所有特征的平均值
參考答案
A
2
【單選題】(20分)
在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里,知道每一個神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。如果以某種方法
知道了神經(jīng)元準確的權(quán)重和偏差,你就可以近似任何函數(shù)。實現(xiàn)這個最佳的辦法是什么?
「A.
賦予一個初始值,通過檢查跟最佳值的差值,然后迭代更新權(quán)重
「B.
隨機賦值,祈禱它們是正確的
。C.
都不正確
「D.
搜索所有權(quán)重和偏差的組合,直到得到最佳值
參考答案
A
3
【單選題】(20分)
梯度下降算法的正確步驟是什么?
1.計算預(yù)測值和真實值之間的誤差
2.迭代跟新,直到找到最佳權(quán)重
3.把輸入傳入網(wǎng)絡(luò),得到輸出值
4.初始化隨機權(quán)重和偏差
5.對每一個產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元,改變相應(yīng)的(權(quán)重)值以減小誤差
「A.
3,2,1,5,4
B.
1,2,3,4,5
4,3,1,5,2
「D.
5,4,3,2,1
參考答案
c
4
【單選題】(20分)
以下什么情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被稱為深度學(xué)習(xí)模型?
,A.
當這是一個圖形識別的問題時
溫馨提示
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