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一、單選題共20題,40分哪一項(xiàng)不屬于規(guī)范化的方法()A最小-最大規(guī)范化B零-均值規(guī)范化C小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化D中位數(shù)規(guī)范化我的得分:2分我的答案:D例如將工資收入屬性值映射到[-1,1]或者[0,1]內(nèi)屬于數(shù)據(jù)變換中的()A簡(jiǎn)單函數(shù)變換B規(guī)范化C屬性構(gòu)造D連續(xù)屬性離散化我的得分:2分我的答案:BApriori算法的加速過(guò)程依賴于以下哪個(gè)策略()A抽樣B剪枝C緩沖D并行我的得分:2分我的答案:B以下屬于關(guān)聯(lián)分析的是()ACPU性能預(yù)測(cè)B購(gòu)物籃分析C自動(dòng)判斷鳶尾花類別D股票趨勢(shì)建模我的得分:2分我的答案:B在一元線性回歸模型中,殘差項(xiàng)服從()分布。A泊松B正態(tài)C線性D非線性我的得分:2分我的答案:B以下哪一項(xiàng)不是特征工程的子問(wèn)題()A特征創(chuàng)建B特征提取C特征選擇D特征識(shí)別我的得分:2分我的答案:D下面不是分類的常用方法的有()AK近鄰法B樸素貝葉斯C決策樹(shù)D條件隨機(jī)場(chǎng)我的得分:2分我的答案:D置信度(confidence)是衡量興趣度度量()的指標(biāo)。A簡(jiǎn)潔性B確定性C實(shí)用性D新穎性我的得分:2分我的答案:B變量之間的關(guān)系一般可以分為確定性關(guān)系與()。A非確定性關(guān)系B線性關(guān)系C函數(shù)關(guān)系D相關(guān)關(guān)系我的得分:2分我的答案:A以下哪一項(xiàng)不是特征選擇常見(jiàn)的方法()A過(guò)濾式B封裝式C嵌入式D開(kāi)放式我的得分:2分我的答案:D設(shè)X={1,2,3}是頻繁項(xiàng)集,則可由X產(chǎn)生()個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則。A4B5C6D7我的得分:2分我的答案:C以下哪一項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)變換()A簡(jiǎn)單函數(shù)變換B規(guī)范化C屬性合并D連續(xù)屬性離散化我的得分:2分我的答案:C根據(jù)映射關(guān)系的不同可以分為線性回歸和()。A對(duì)數(shù)回歸B非線性回歸C邏輯回歸D多元回歸我的得分:2分我的答案:BBFR聚類是用于處理數(shù)據(jù)集()的k-means變體。A大B中C小D所有我的得分:2分我的答案:A以下哪個(gè)不是處理缺失值的方法()A刪除記錄B按照一定原則補(bǔ)充C不處理D隨意填寫我的得分:2分我的答案:D維克托?邁爾-舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代:生活、工作與思維的大變革》一書中,持續(xù)強(qiáng)調(diào)了一個(gè)觀點(diǎn):大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),使我們無(wú)法人為地去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的奧妙,與此同時(shí),我們更應(yīng)該注重?cái)?shù)據(jù)中的相關(guān)關(guān)系,而不是因果關(guān)系。其中,數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系可以通過(guò)以下哪個(gè)算法直接挖掘()AK-meansBBayesNetworkCC4.5DApriori我的得分:2分我的答案:D我們需要對(duì)已生成的樹(shù)()進(jìn)行剪枝,將樹(shù)變得簡(jiǎn)單,從而使它具有更好的泛化能力。A自上而下B自下而上C自左而右D自右而左我的得分:2分我的答案:B通過(guò)構(gòu)造新的指標(biāo)-線損率,當(dāng)超出線損率的正常范圍,則可以判斷這條線路的用戶可能存在竊漏電等異常行為屬于數(shù)據(jù)變換中的()A簡(jiǎn)單函數(shù)變換B規(guī)范化C屬性構(gòu)造D連續(xù)屬性離散化我的得分:2分我的答案:C單層感知機(jī)擁有()層功能神經(jīng)元。A一B二C三D四我的得分:2分我的答案:A多層感知機(jī)是由()層神經(jīng)元組成。A二B三C大于等于二層D大于等于三層我的得分:2分我的答案:D二、多選題共10題,20分距離度量中的距離可以是()A歐式距離B曼哈頓距離CLp距離DMinkowski距離我的得分:2分我的答案:ABCD相關(guān)性的分類,按照相關(guān)的方向可以分為()。A正相關(guān)B負(fù)相關(guān)C左相關(guān)D右相關(guān)我的得分:2分我的答案:AB聚類的主要方法有()。A劃分聚類B層次聚類C密度聚類D距離聚類我的得分:2分我的答案:ABC數(shù)據(jù)科學(xué)具有哪些性質(zhì)()A有效性B可用性C未預(yù)料D可理解我的得分:2分我的答案:ABCDk近鄰法的基本要素包括()。A距離度量Bk值的選擇C樣本大小D分類決策規(guī)則我的得分:2分我的答案:ABD多層感知機(jī)的學(xué)習(xí)過(guò)程包含()。A信號(hào)的正向傳播B信號(hào)的反向傳播C誤差的正向傳播D誤差的反向傳播我的得分:2分我的答案:AD下列選項(xiàng)是BFR的對(duì)象是()A廢棄集B臨時(shí)集C壓縮集D留存集我的得分:2分我的答案:ACD一元回歸參數(shù)估計(jì)的參數(shù)求解方法有()。A最大似然法B距估計(jì)法C最小二乘法D歐式距離法我的得分:2分我的答案:ABC什么情況下結(jié)點(diǎn)不用劃分()A當(dāng)前結(jié)點(diǎn)所包含的樣本全屬于同一類別B當(dāng)前屬性集為空,或是所有樣本在所有屬性上取值相同C當(dāng)前結(jié)點(diǎn)包含的樣本集為空D還有子集不能被基本正確分類我的得分:2分我的答案:ABCK-means聚類中K值選取的方法是()。A密度分類法B手肘法C大腿法D隨機(jī)選取我的得分:2分我的答案:AB三、判斷題共20題,40分兩個(gè)對(duì)象越相似,他們的相異度就越高。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:B貝葉斯定理是概率論中的一個(gè)結(jié)果,它與隨機(jī)變量的條件概率以及聯(lián)合概率分布有關(guān)。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A在一元線性回歸中,輸入只包含一個(gè)單獨(dú)的特征。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí),無(wú)論什么情況,都可以直接將異常值刪除A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:B莖葉圖失去原始數(shù)據(jù)的信息,而直方圖保留原始數(shù)據(jù)的信息。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:B交叉表可以幫助人們發(fā)現(xiàn)變量之間的相互作用。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A使用SVD方法進(jìn)行圖像壓縮不可以保留圖像的重要特征。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:BPearson相關(guān)系數(shù)是判斷特征之間、以及特征和目標(biāo)變量之間線性相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A平均減少的不純度越大,則特征重要度越高。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A樸素貝葉斯分類器有簡(jiǎn)單、高效、健壯的特點(diǎn),但某些屬性可能會(huì)降低分類器的性能A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A由不同的距離度量所確定的最近鄰點(diǎn)是不同的A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A一般而言,信息增益越大,則意味著使用屬性a來(lái)進(jìn)行劃分所獲得的“純度提升越大”,因此我們可用信息增益來(lái)進(jìn)行決策樹(shù)的最優(yōu)特征選擇。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A決策樹(shù)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類,葉結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征或?qū)傩訟對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:B剪枝是決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法對(duì)付“過(guò)擬合”的主要手段A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A子集產(chǎn)生本質(zhì)上是一個(gè)搜索過(guò)程,該過(guò)程可以從空集、隨機(jī)產(chǎn)生的一個(gè)特征子集或者整個(gè)特征集開(kāi)始。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:A特征的信息增益越大,則其越不重要。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:B信息熵越大,數(shù)據(jù)信息的不確定性越小。A對(duì)B錯(cuò)我的得分:2分我的答案:B利用K近鄰法進(jìn)行分
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