南開-《數(shù)據(jù)科學導論》在線作業(yè)

一、單選題共20題，40分哪一項不屬于規(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算法的加速過程依賴于以下哪個策略()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性能預測B購物籃分析C自動判斷鳶尾花類別D股票趨勢建模我的得分：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以下哪一項不是特征工程的子問題()A特征創(chuàng)建B特征提取C特征選擇D特征識別我的得分：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D條件隨機場我的得分：2分我的答案：D置信度(confidence)是衡量興趣度度量()的指標。A簡潔性B確定性C實用性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以下哪一項不是特征選擇常見的方法()A過濾式B封裝式C嵌入式D開放式我的得分：2分我的答案：D設(shè)X={1,2,3}是頻繁項集,則可由X產(chǎn)生()個關(guān)聯(lián)規(guī)則。A4B5C6D7我的得分：2分我的答案：C以下哪一項不屬于數(shù)據(jù)變換()A簡單函數(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以下哪個不是處理缺失值的方法()A刪除記錄B按照一定原則補充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)時代:生活、工作與思維的大變革》一書中,持續(xù)強調(diào)了一個觀點:大數(shù)據(jù)時代的到來,使我們無法人為地去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的奧妙,與此同時,我們更應該注重數(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)系可以通過以下哪個算法直接挖掘()AK-meansBBayesNetworkCC4.5DApriori我的得分：2分我的答案：D我們需要對已生成的樹()進行剪枝,將樹變得簡單,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通過構(gòu)造新的指標-線損率,當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)科學具有哪些性質(zhì)()A有效性B可用性C未預料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多層感知機的學習過程包含()。A信號的正向傳播B信號的反向傳播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下列選項是BFR的對象是()A廢棄集B臨時集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)估計的參數(shù)求解方法有()。A最大似然法B距估計法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)點不用劃分()A當前結(jié)點所包含的樣本全屬于同一類別B當前屬性集為空，或是所有樣本在所有屬性上取值相同C當前結(jié)點包含的樣本集為空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隨機選取我的得分：2分我的答案：AB三、判斷題共20題，40分兩個對象越相似,他們的相異度就越高。A對B錯我的得分：2分我的答案：B貝葉斯定理是概率論中的一個結(jié)果,它與隨機變量的條件概率以及聯(lián)合概率分布有關(guān)。A對B錯我的得分：2分我的答案：A在一元線性回歸中,輸入只包含一個單獨的特征。A對B錯我的得分：2分我的答案：A在數(shù)據(jù)預處理時,無論什么情況,都可以直接將異常值刪除A對B錯我的得分：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B錯我的得分：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B錯我的得分：2分我的答案：A使用SVD方法進行圖像壓縮不可以保留圖像的重要特征。A對B錯我的得分：2分我的答案：BPearson相關(guān)系數(shù)是判斷特征之間、以及特征和目標變量之間線性相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計量。A對B錯我的得分：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B錯我的得分：2分我的答案：A樸素貝葉斯分類器有簡單、高效、健壯的特點,但某些屬性可能會降低分類器的性能A對B錯我的得分：2分我的答案：A由不同的距離度量所確定的最近鄰點是不同的A對B錯我的得分：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來進行劃分所獲得的“純度提升越大”,因此我們可用信息增益來進行決策樹的最優(yōu)特征選擇。A對B錯我的得分：2分我的答案：A決策樹內(nèi)部結(jié)點表示一個類,葉結(jié)點表示一個特征或?qū)傩訟對B錯我的得分：2分我的答案：B剪枝是決策樹學習算法對付“過擬合”的主要手段A對B錯我的得分：2分我的答案：A子集產(chǎn)生本質(zhì)上是一個搜索過程,該過程可以從空集、隨機產(chǎn)生的一個特征子集或者整個特征集開始。A對B錯我的得分：2分我的答案：A特征的信息增益越大,則其越不重要。A對B錯我的得分：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B錯我的得分：2分我的答案：B利用K近鄰法進行分