農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智慧樹知到期末考試答案2024年

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智慧樹知到期末考試答案2024年農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)考慮值集{12243324556826}，其四分位數(shù)極差是：()

A:24B:55C:31D:3答案:31下列關(guān)于聚類挖掘技術(shù)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是（）。

A:要求同類數(shù)據(jù)的內(nèi)容相似度盡可能小B:要求不同類數(shù)據(jù)的內(nèi)容相似度盡可能小與分類挖掘技術(shù)相似的是，都是要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理C:不預(yù)先設(shè)定數(shù)據(jù)歸類類目，完全根據(jù)數(shù)據(jù)本身性質(zhì)將數(shù)據(jù)聚合成不同類別答案:要求同類數(shù)據(jù)的內(nèi)容相似度盡可能小什么是KDD？()

A:數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)B:動(dòng)態(tài)知識(shí)發(fā)現(xiàn)C:領(lǐng)域知識(shí)發(fā)現(xiàn)D:文檔知識(shí)發(fā)現(xiàn)答案:數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的描述錯(cuò)誤的有()。

A:至少含有一個(gè)隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B:訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過(guò)程C:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒D:可以處理冗余特征答案:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒HDFS1.0默認(rèn)BlockSize大小是多少（）。

A:256MBB:64MBC:128MBD:32MB答案:64MB美國(guó)海軍軍官莫里通過(guò)對(duì)前人航海日志的分析，繪制了新的航海路線圖，標(biāo)明了大風(fēng)與洋流可能發(fā)生的地點(diǎn)。這體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析理念中的（）。

A:在分析方法上更注重相關(guān)分析而不是因果分析B:在分析效果上更追究效率而不是絕對(duì)精確C:在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上傾向于全體數(shù)據(jù)而不是抽樣數(shù)據(jù)D:在數(shù)據(jù)規(guī)模上強(qiáng)調(diào)相對(duì)數(shù)據(jù)而不是絕對(duì)數(shù)據(jù)答案:在分析方法上更注重相關(guān)分析而不是因果分析當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時(shí)，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相分離？()

A:關(guān)聯(lián)分析B:分類C:聚類D:隱馬爾可夫鏈答案:聚類下面哪個(gè)屬于映射數(shù)據(jù)到新的空間的方法？()

A:漸進(jìn)抽樣B:維歸約C:特征加權(quán)D:傅立葉變換答案:傅立葉變換配置Hadoop時(shí)，JAVA_HOME包含在哪一個(gè)配置文件中()。

A:hadoop-env.shB:hadoop-site.xmlC:configuration.xsD:hadoop-default.xml答案:hadoop-default.xml當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由（）首先提出的。

A:阿里巴巴B:微軟C:百度D:谷歌答案:谷歌當(dāng)前社會(huì)中，最為突出的大數(shù)據(jù)環(huán)境是（）。

A:自然資源B:綜合國(guó)力C:物聯(lián)網(wǎng)D:互聯(lián)網(wǎng)答案:互聯(lián)網(wǎng)下列關(guān)于普查的缺點(diǎn)的說(shuō)法中，正確的是（

）。?

A:工作量較大，容易導(dǎo)致調(diào)查內(nèi)容有限、產(chǎn)生重復(fù)和遺漏現(xiàn)象B:誤差不易被控制?C:評(píng)測(cè)結(jié)果不夠穩(wěn)定D:對(duì)樣本的依賴性比較強(qiáng)答案:工作量較大，容易導(dǎo)致調(diào)查內(nèi)容有限、產(chǎn)生重復(fù)和遺漏現(xiàn)象大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私擔(dān)憂，主要表現(xiàn)為（）。

A:病毒侵入B:惡意廣告的推送C:用戶畫像的生成D:個(gè)人信息的被識(shí)別與暴露答案:個(gè)人信息的被識(shí)別與暴露考慮這么一種情況：一個(gè)對(duì)象碰巧與另一個(gè)對(duì)象相對(duì)接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對(duì)象一般不會(huì)共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇（）的相似度計(jì)算方法。

A:余弦距離B:直接相似度C:平方歐幾里德距離D:共享最近鄰答案:共享最近鄰以下不屬于“智慧地球”六大行動(dòng)方案的是(

)

A:智慧的城市B:智慧的電力

C:智慧的教育

D:智慧的醫(yī)療答案:智慧的教育以下是哪一個(gè)聚類算法的算法流程：①構(gòu)造k－最近鄰圖。②使用多層圖劃分算法劃分圖。③repeat：合并關(guān)于相對(duì)互連性和相對(duì)接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。④until：不再有可以合并的簇。（）。

A:MSTB:OPOSSUMC:ChameleonD:Jarvis－Patrick（JP）答案:Chameleon關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說(shuō)法不正確的是（）。

A:K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇。B:K均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象，而DBSCAN一般聚類所有對(duì)象。C:K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。D:K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會(huì)合并有重疊的簇。答案:K均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象，而DBSCAN一般聚類所有對(duì)象概念分層圖是()圖。

A:有向無(wú)環(huán)B:有向有環(huán)C:無(wú)向有環(huán)D:無(wú)向無(wú)環(huán)答案:有向無(wú)環(huán)使用交互式的和可視化的技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)？（）

A:建模描述B:尋找模式和規(guī)則C:預(yù)測(cè)建模D:探索性數(shù)據(jù)分析答案:探索性數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)人才整體上需要具備（）等核心知識(shí)。

A:市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理知識(shí)B:馬克思主義哲學(xué)知識(shí)C:計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí)D:數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)知識(shí)E:在特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)答案:數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)知識(shí);計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí);在特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)一場(chǎng)新的革命，提高綜合管理水平的原因是（）。

A:從粗放化管理走向精細(xì)化管理B:從被動(dòng)反應(yīng)走向主動(dòng)預(yù)見(jiàn)型管理C:從柜臺(tái)式管理走向全天候管理D:從單兵作戰(zhàn)走向聯(lián)合共享型管理答案:從單兵作戰(zhàn)走向聯(lián)合共享型管理###從柜臺(tái)式管理走向全天候管理###從粗放化管理走向精細(xì)化管理###從被動(dòng)反應(yīng)走向主動(dòng)預(yù)見(jiàn)型管理下面哪些屬于可視化高維數(shù)據(jù)技術(shù)()

A:平行坐標(biāo)系B:散布圖C:矩陣D:星形坐標(biāo)E:Chernoff臉答案:Chernoff###平行坐標(biāo)系###星形坐標(biāo)###矩陣當(dāng)前，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)是（）。

A:規(guī)模較小B:增速緩慢C:規(guī)模較大D:增速很快E:多產(chǎn)業(yè)交叉融合答案:多產(chǎn)業(yè)交叉融合主流的服務(wù)器虛擬化技術(shù)包括（）。

A:VirtualBoxB:KVMC:XenD:Hyper-V答案:KVM###Xen通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程所推倒出的關(guān)系和摘要經(jīng)常被稱為：()

A:模范B:模具C:模式D:模型答案:模型###模式數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)建模任務(wù)主要包括哪幾大類問(wèn)題？()

A:回歸B:模式匹配C:模式發(fā)現(xiàn)D:分類答案:分類下面屬于數(shù)據(jù)集的一般特性的有：()

A:相異性B:維度C:分辨率D:連續(xù)性E:稀疏性答案:分辨率###稀疏性###維度###連續(xù)性對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘中的原始數(shù)據(jù)，存在的問(wèn)題有：()

A:維度高B:含噪聲C:不一致D:重復(fù)E:不完整答案:不完整;含噪聲;維度高;重復(fù)在現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)中，元組在某些屬性上缺少值是常有的。描述處理該問(wèn)題的各種方法有：()

A:使用一個(gè)全局常量填充空缺值B:使用最可能的值填充空缺值C:使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值D:使用屬性的平均值填充空缺值E:忽略元組答案:使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值###使用屬性的平均值填充空缺值###使用最可能的值填充空缺值###忽略元組數(shù)據(jù)挖掘算法的組件包括：()

A:數(shù)據(jù)管理策略B:評(píng)分函數(shù)C:優(yōu)化和搜索方法D:模型或模型結(jié)構(gòu)答案:優(yōu)化和搜索方法###數(shù)據(jù)管理策略###模型或模型結(jié)構(gòu)###評(píng)分函數(shù)在網(wǎng)絡(luò)爬蟲的爬行策略中，應(yīng)用最為基礎(chǔ)的是（）。

A:反向鏈接策略B:廣度優(yōu)先遍歷策略C:大站優(yōu)先策略D:深度優(yōu)先遍歷策略E:高度優(yōu)先遍歷策略答案:深度優(yōu)先遍歷策略;廣度優(yōu)先遍歷策略貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)(BBN)有如下哪些特點(diǎn)（）

A:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不適合處理不完整的數(shù)據(jù)B:構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力C:對(duì)模型的過(guò)分問(wèn)題非常魯棒D:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后，添加變量相當(dāng)麻煩答案:對(duì)模型的過(guò)分問(wèn)題非常魯棒###構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力在評(píng)價(jià)不平衡類問(wèn)題分類的度量方法有()幾種。

A:F1度量B:真正率（turepositiverate,TPR）C:召回率（recall）D:精度（precision）答案:F1度量###召回率（recall）###真正率（ture###精度（precision）（）都屬于分裂的層次聚類算法。

A:ChameleonB:二分K均值C:MSTD:組平均答案:MST###二分K均值圖挖掘技術(shù)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中扮演了重要的角色。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)利用先驗(yàn)原理可以幫助減少頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生時(shí)需要探查的候選項(xiàng)個(gè)數(shù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)分類和回歸都可用于預(yù)測(cè)，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:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)SVM是這樣一個(gè)分類器，他尋找具有最小邊緣的超平面，因此它也經(jīng)常被稱為最小邊緣分類器（minimalmarginclassifier）。()

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)云計(jì)算就是軟件在云端無(wú)所不在、無(wú)限強(qiáng)大的計(jì)算，也叫網(wǎng)絡(luò)化計(jì)算或網(wǎng)格計(jì)算。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)MapReduce計(jì)算過(guò)程中，相同的key默認(rèn)會(huì)被發(fā)送到同一個(gè)reducetask處理。（）

A:錯(cuò)誤B:正確答案:正確聚類分析可以看作是一種非監(jiān)督的分類。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)商業(yè)智能系統(tǒng)與一般交易系統(tǒng)之間在系統(tǒng)設(shè)計(jì)上的主要區(qū)別在于：后者把結(jié)構(gòu)強(qiáng)加于商務(wù)之上，一旦系統(tǒng)設(shè)計(jì)完畢，其程序和規(guī)則不會(huì)輕易改變；而前者則是一個(gè)學(xué)習(xí)型系統(tǒng)，能自動(dòng)適應(yīng)商務(wù)不斷變化的要求。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:（對(duì)）DSS主要是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù).聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)聚類（clustering）是這樣的過(guò)程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型(或函數(shù))，以便能夠使用模型預(yù)測(cè)類標(biāo)記未知的對(duì)象類。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)噪聲和偽像是數(shù)據(jù)錯(cuò)誤這一相同表述的兩種叫法。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:（