智慧樹知道網(wǎng)課《數(shù)據(jù)挖掘》課后章節(jié)測(cè)試滿分答案

第一章測(cè)試

1

【單選題】（20分）

什么是KDD?

「A.

C.文檔知識(shí)發(fā)現(xiàn)

1B.

A.數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

「c.

D.動(dòng)態(tài)知識(shí)發(fā)現(xiàn)

,D.

B.領(lǐng)域知識(shí)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(cè)數(shù)

據(jù)等任務(wù)。

「A.

錯(cuò)

1B.

對(duì)

參考答案

B

3

【多選題】（20分）

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題？

rA.

分類

rB.

模式匹配

廠c.

模式發(fā)現(xiàn)

rD.

回歸

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(jì)算機(jī)組成原理

rc.

礦產(chǎn)挖掘

rD.

統(tǒng)計(jì)

參考答案

AD

5

【判斷題】（20分）

離群點(diǎn)可以是合法的數(shù)據(jù)對(duì)象或者值。

A.

錯(cuò)

B.

對(duì)

參考答案

B

第二章測(cè)試

1

【單選題】（20分）

下面哪個(gè)屬于定量的屬性類型:

'A.

區(qū)間

「B.

序數(shù)

「C.

標(biāo)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:

CA.

非對(duì)稱的:元屬性

'B.

離散屬性

rC.

對(duì)稱屬性

「D.

計(jì)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(duì)

「B.

錯(cuò)

參考答案

A

4

【單選題】（20分）

中心趨勢(shì)度量模（mode）是指

「A.

數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率展高的值

「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(shì)的度量

廠A.

標(biāo)準(zhǔn)差

rB.

中位數(shù)

rc.

五數(shù)概括

rD.

平均值

參考答案

BD

第三章測(cè)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

rC.

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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、集成、變換、規(guī)約是數(shù)據(jù)挖掘哪個(gè)步驟的任務(wù)？

CA.

分類和預(yù)測(cè)

「B.

噪聲檢測(cè)

CC.

頻繁模式挖掘

「D.

數(shù)據(jù)預(yù)處理

參考答案

D

3

【單選題】（20分）

以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)規(guī)約的方法？

'A.

數(shù)據(jù)壓縮

CB.

維規(guī)約

「C.

數(shù)值規(guī)約

「D.

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(gè)選項(xiàng)？

「A.

數(shù)據(jù)變換

CB.

數(shù)據(jù)清洗

rC.

數(shù)據(jù)采集

CD.

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(dòng)數(shù)據(jù)比離群點(diǎn)數(shù)據(jù)偏離整體水平更大。

「A.

對(duì)

「B.

錯(cuò)

參考答案

B

第四章測(cè)試

1

【單選題】（20分）

某超市研究銷售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會(huì)購(gòu)買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖

掘的哪類問題？

CA.

關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)

「B.

自然語(yǔ)言處理

「C.

聚類

「D.

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(xiàng)集代表的規(guī)則。

A.

錯(cuò)

1B.

對(duì)

參考答案

A

3

【判斷題】（20分）

具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。

「A.

錯(cuò)

「B.

對(duì)

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；若人發(fā)生，B也會(huì)發(fā)生。

CA.

對(duì)

「B.

錯(cuò)

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(shí)例。

'A.

對(duì)

「B.

錯(cuò)

參考答案

B

第五章測(cè)試

1

【判斷題】（25分）

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.

對(duì)

「B.

錯(cuò)

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(duì)

B.

錯(cuò)

參考答案

B

3

【判斷題】（25分）

在決策樹中，隨著樹中結(jié)點(diǎn)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(yàn)

誤差開始增大，這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。

「A.

錯(cuò)

「B.

對(duì)

參考答案

A

4

【判斷題】（25分）

對(duì)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(duì)分類結(jié)果沒有影響。

「A.

對(duì)

「B.

錯(cuò)

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(jì)學(xué)的分類方法？

「A.

貝葉斯分類

'B.

判定樹歸納

rC.

基于案例的推理

「D.

后向傳播分類

參考答案

A

第六章測(cè)試

1

【判斷題】（20分）

基于劃分方法的聚類都是基于距離來(lái)判斷數(shù)據(jù)對(duì)象相似度的

,A.

對(duì)

「B.

參考答案

A

2

【判斷題】（20分）

K-Means聚類過程中計(jì)算出的“質(zhì)心”點(diǎn)是虛擬的。

「A.

B.

對(duì)

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

CA.

對(duì)

CB.

錯(cuò)

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

rB.

DBSCAN

rc.

AGNES

rD.

DIANA

參考答案

CD

5

【單選題】（20分）

衡量離群點(diǎn)的離群因子，計(jì)算的是

「A.

簇間距離的加權(quán)平均值

「B.

平均絕對(duì)偏差

「C.

簇間距離

「D.

輪廓系數(shù)

參考答案

A

第七章測(cè)試

1

【單選題】(20分)

神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)計(jì)算什么()

「A.

神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)先計(jì)算線性函數(shù)(z=Wx+b),再計(jì)算激活

「B.

神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)先計(jì)算激活函數(shù)，再計(jì)算線性函數(shù)(z=Wx+b)

「C.

神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)計(jì)算函數(shù)g,函數(shù)g計(jì)算(Wx+b)

CD.

在將輸出應(yīng)用于激活函數(shù)之前，神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)計(jì)算所有特征的平均值

參考答案

A

2

【單選題】（20分）

在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，知道每一個(gè)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(zhǔn)確的權(quán)重和偏差，你就可以近似任何函數(shù)。實(shí)現(xiàn)這個(gè)最佳的辦法是什么？

CA.

賦予一個(gè)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(jī)賦值，析禱它們是正確的

「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H么？

1.計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)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(jī)權(quán)重和偏差

5.對(duì)每一個(gè)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(dāng)這是一個(gè)圖形