2021知到答案 数据挖掘 智慧树满分章节测试答案
第一章 章节测试
1、选择题:什么是KDD？
选项：
A:B.领域知识发现
B:D.动态知识发现
C:C.文档知识发现
D:A.数据挖掘与知识发现
答案: 【A.数据挖掘与知识发现】
2、选择题:数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】
3、选择题:数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类选择题？
选项：
A:模式发现
B:回归
C:分类
D:模式匹配
答案: 【回归;
分类】
4、选择题:以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？
选项：
A:计算机组成原理
B:矿产挖掘
C:人工智能
D:统计
答案: 【人工智能;
统计】
5、选择题:离群点可以是合法的数据对象或者值。
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】
第二章 章节测试
1、选择题:下面哪个属于定量的属性类型：
选项：
A:相异
B:区间
C:序数
D:标称
答案: 【区间】
2、选择题:只有非零值才重要的二元属性被称作：
选项：
A:对称属性
B:离散属性
C:非对称的二元属性
D:计数属性
答案: 【非对称的二元属性】
3、选择题:定量属性可以是整数值或者是连续值。
选项：
A:错
B:对
答案: 【对】
4、选择题:中心趋势度量模（mode）是指
选项：
A:算术平均值
B:最小值
C:最大值
D:数据集中出现频率最高的值
答案: 【数据集中出现频率最高的值】
5、选择题:以下哪些是属于中心趋势的度量
选项：
A:中位数
B:五数概括
C:标准差
D:平均值
答案: 【中位数;
平均值】
第三章 章节测试
1、选择题:数据清洗的方法不包括
选项：
A:重复数据记录处理
B:缺失值处理
C:噪声数据清除
D:一致性检查
答案: 【重复数据记录处理】[$]
2、选择题:对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？
选项：
A:数据预处理
B:噪声检测
C:频繁模式挖掘
D:分类和预测
答案: 【数据预处理 】
3、选择题:以下哪项不属于数据规约的方法?
选项：
A:数据压缩
B:维规约
C:数值规约
D:数据迁移
答案: 【数据迁移】
4、选择题:大数据预处理的方法不包含以下哪个选项?
选项：
A:数据规约
B:数据清洗
C:数据采集
D:数据变换
答案: 【数据采集】
5、选择题:在噪声数据中，波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】
第四章 章节测试
1、选择题:某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类选择题？
选项：
A:自然语言处理
B:分类
C:聚类
D:关联规则发现
答案: 【关联规则发现】
2、选择题:关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】
3、选择题:具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】
4、选择题:给定关联规则A→B，意味着：若A发生，B也会发生。
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】
5、选择题:啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】
第五章 章节测试
1、选择题:分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】
2、选择题:决策树方法通常用于关联规则挖掘。
选项：
A:错
B:对
答案: 【错】
3、选择题:在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的选择题。
选项：
A:错
B:对
答案: 【错】
4、选择题:对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】
5、选择题: 下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？
选项：
A: 判定树归纳
B: 基于案例的推理
C: 后向传播分类
D: 贝叶斯分类
答案: 【 贝叶斯分类】
第六章 章节测试
1、选择题:基于划分方法的聚类都是基于距离来判断数据对象相似度的
选项：
A:错
B:对
答案: 【对】
2、选择题:K-Means聚类过程中计算出的“质心”点是虚拟的。
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】
3、选择题:DBSCAN聚类和K-Medians聚类都需要预先指定聚类的簇的数目
选项：
A:错
B:对
答案: 【错】
4、选择题:下列属于层次聚类方法的是
选项：
A:K-Means
B:DBSCAN
C:DIANA
D:AGNES
答案: 【DIANA;
AGNES】
5、选择题:衡量离群点的离群因子，计算的是
选项：
A:簇间距离
B:簇间距离的加权平均值
C:平均绝对偏差
D:轮廓系数
答案: 【簇间距离的加权平均值】
第七章 章节测试
1、选择题:神经元节点计算什么（）
选项：
A:神经元节点先计算线性函数（z = Wx + b），再计算激活
B:神经元节点先计算激活函数，再计算线性函数(z = Wx + b)
C:神经元节点计算函数g，函数g计算(Wx + b)
D:在将输出应用于激活函数之前，神经元节点计算所有特征的平均值
答案: 【神经元节点先计算线性函数（z = Wx + b），再计算激活】
2、选择题:在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，你就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是什么？
选项：
A:随机赋值，祈祷它们是正确的
B:赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
C:搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
D:都不正确
答案: 【赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重】
3、选择题:梯度下降算法的正确步骤是什么？1.计算预测值和真实值之间的误差 2.迭代跟新，直到找到最佳权重3.把输入传入网络，得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
选项：
A:1, 2, 3, 4, 5
B:5, 4, 3, 2, 1
C:4, 3, 1, 5, 2
D:3, 2, 1, 5, 4
答案: 【4, 3, 1, 5, 2 】
4、选择题:以下什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？
选项：
A:当这是一个图形识别的选择题时
B:加入更多层，使神经网络的深度增加
C:都不正确
D:有维度更高的数据
答案: 【加入更多层，使神经网络的深度增加】
5、选择题:卷积神经网络可以对一个输入完成不同种类的变换（旋转或缩放），这个表述正确吗？
选项：
A:错
B:对
答案: 【错】[/$]
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