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本篇文章我和大家共享一下可以測試專業(yè)大數(shù)據(jù)能力的試題，想要測試自己的大數(shù)據(jù)能力或者是對大數(shù)據(jù)能力的試題感愛好的小伙伴就隨我一起來看一下吧。

1、以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的描述錯誤的有(A)

A，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲十分魯棒

B，可以處理冗余特征

C，訓(xùn)練ANN是一個很耗時的過程

D，至少含有一個躲藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、通過聚攏多個分類器的預(yù)測來提高分類精確?????率的技術(shù)稱為(A)

A,組合(ensemble)

B,聚攏(aggregate)

C，合并(combination)

D，投票(voting)

3、容易地將數(shù)據(jù)對象集劃分成不重疊的子集，使得每個數(shù)據(jù)對象恰在一個子集中，這種聚類類型稱作(B)

A、層次聚類

B、劃分聚類

C、非互斥聚類

D、含糊聚類

4、在基本K均值算法里，當(dāng)鄰近度函數(shù)采納(A)的時候，合適的質(zhì)心是簇中各點的中位數(shù)。

A、曼哈頓距離

B、平方歐幾里德距離

C、余弦距離

D、Bregman散度

5、(C)是一個觀測值，它與其他觀測值的差別如此之大，以至于疑惑它是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的。

A、邊界點

B、質(zhì)心

C、離群點

D、核心點

6、BIRCH是一種(B)。

A、分類器

B、聚類算法

C、關(guān)聯(lián)分析算法

D、特征挑選算法

7、檢測一元正態(tài)分布中的離群點，屬于異樣檢測中的基于(A)的離群點檢測。

A、統(tǒng)計辦法

B、鄰近度

C、密度

D、聚類技術(shù)

8、(C)將兩個簇的鄰近度定義為不同簇的全部點對的平均逐對鄰近度，它是一種凝結(jié)層次聚類技術(shù)。

A、MIN(單鏈)

B、MAX(全鏈)

C、組平均

D、Ward辦法

以上就是扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)在線學(xué)習(xí)我給大家共享的可以測試專業(yè)大數(shù)據(jù)能力的試題，希翼對小伙伴們有所協(xié)助，想要了解更多內(nèi)容的

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