南开21春学期《数据科学导论》在线作业8Word文件下载.docx

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1,3,4,5

C

以下哪一项不是特征选择常见的方法（）

过滤式

封装式

嵌入式

开放式

D

例如将工资收入属性值映射到[-1,1]或者[0,1]内属于数据变换中的（）

简单函数变换

规范化

属性构造

连续属性离散化

B

对于k近邻法,下列说法错误的是（）。

不具有显式的学习过程

适用于多分类任务

k值越大，分类效果越好

通常采用多数表决的分类决策规则

手肘法的核心指标是（）。

SES

SSE

RMSE

MSE

在k近邻法中,选择较小的k值时,学习的“近似误差”会（）,“估计误差”会（）。

减小，减小

减小，增大

增大，减小

增大，增大

变量之间的关系一般可以分为确定性关系与（）。

非确定性关系

线性关系

函数关系

相关关系

某商品的产量（X,件）与单位成本（Y,元/件）之间的回归方程为^Y=100-1.2X,这说明（）。

产量每增加一台，单位成本增加100元

产量每增加一台，单位成本减少1.2元

产量每增加一台，单位成本平均减少1.2元

产量每增加一台，单位平均增加100元

层次聚类对给定的数据进行（）的分解。

聚合

层次

分拆

复制

下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）。

人的性别和他的身高

人的工资与年龄

正方形的面积和边长

温度与湿度

通过变量标准化计算得到的回归方程称为（）。

标准化回归方程

标准化偏回归方程

标准化自回归方程

标准化多回归方程

以下属于关联分析的是（）

CPU性能预测

购物篮分析

自动判断鸢尾花类别

股票趋势建模

单层感知机模型属于（）模型。

二分类的线性分类模型

二分类的非线性分类模型

多分类的线性分类模型

多分类的非线性分类模型

以下哪一项不属于数据变换（）

属性合并

层次聚类适合规模较（）的数据集

维克托?

迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:

生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:

大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。

其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（）

K-means

BayesNetwork

C4.5

Apriori

根据映射关系的不同可以分为线性回归和（）。

对数回归

非线性回归

逻辑回归

多元回归

数据质量检验的主要任务就是检查原始数据中是否存在“脏数据”,概括性来说,脏数据不包括以下（）

普通值

异常值

不一致的值

重复值

在一元线性回归中,通过最小二乘法求得的直线叫做回归直线或（）。

最优回归线

最优分布线

最优预测线

最佳分布线

层次聚类的方法是（）

聚合方法

分拆方法

组合方法

比较方法

A,B

k近邻法的基本要素包括（）。

距离度量

k值的选择

样本大小

分类决策规则

A,B,D

对于多层感知机,（）层拥有激活函数的功能神经元。

输入层

隐含层

输出层

B,C

Apriori算法的计算复杂度受（）影响。

支持度阈值

项数

事务数

事务平均宽度

A,B,C,D

系统日志收集的基本特征有（）

高可用性

高可靠性

可扩展性

高效率

A,B,C

K-means聚类中K值选取的方法是（）。

密度分类法

手肘法

大腿法

随机选取

多层感知机的学习过程包含（）。

信号的正向传播

信号的反向传播

误差的正向传播

误差的反向传播

A,D

什么情况下结点不用划分（）

当前结点所包含的样本全属于同一类别

当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同

当前结点包含的样本集为空

还有子集不能被基本正确分类

下面例子属于分类的是（）

检测图像中是否有人脸出现

对客户按照贷款风险大小进行分类

识别手写的数字

估计商场客流量

距离度量中的距离可以是（）

欧式距离

曼哈顿距离

Lp距离

Minkowski距离

增加神经元的个数,无法提高神经网络的训练精度。

对

错

一个人的身高与体重之间具有函数关系。

可信度是对关联规则的准确度的衡量。

给定一组点,使用点之间的距离概念,将点分组为若干簇,不同簇的成员可以相同。

K均值（K-Means）算法是密度聚类。

具有双隐层的感知机足以用于解决任何复杂的分类问题。

当维度增加时,特征空间的体积增加得很快,使得可用的数据变得稠密。

集中趋势能够表明在一定条件下数据的独特性质与差异

给定关联规则A→B,意味着:

若A发生,B也会发生。

数据科学运用科学方法分析数据,位于几个学科的交叉点并利用领域特定的知识,使大数据的分析成为可能。

BFR聚类簇的坐标可以与空间的坐标保持一致。

剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段

决策树还可以表示给定特征条件下类的条件概率分布,这一概率分布定义在特征空间的一个划分上,将特征空间分为互不相交的单元或区域,并在每个单元定义一个类的概率分布就构成了一个条件概率分布

K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。

数据分析师的任务:

用模型来回答具体问题,了解数据,其来源和结构

特征的信息增益越大,则其越不重要。

贝叶斯定理是概率论中的一个结果,它与随机变量的条件概率以及联合概率分布有关。

给定一个数据集,如果存在某个超平面S能够将数据集的部分正实例点和负实例点正确的划分到超平面的两侧,则称该数据集是线性可分数据集。

对于分类数据,经常使用表格,来统计各种类别的数据出现的频率。

利用K近邻法进行分类时,使用不同的距离度量所确定的最近邻点都是相同的。