南开大学23年秋学期《数据科学导论》在线作业三

奥鹏南开大学23年秋季新学期作业参考

23秋学期（仅限-高起专1909、专升本1909）《数据科学导论》在线作业-00003

Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略( )
A:抽样
B:剪枝
C:缓冲
D:并行
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实体识别的常见形式()
A:同名异义
B:异名同义
C:单位不统一
D:属性不同
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以下属于关联分析的是( )
A:CPU性能预测
B:购物篮分析
C:自动判断鸢尾花类别
D:股票趋势建模
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只有非零值才重要的二元属性被称作:( ),其中购物篮数据就属于这种属性。
A:计数属性
B:离散属性
C:非对称的二元属性#对称属性
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以下哪些不是缺失值的影响()
A:数据建模将丢失大量有用信息
B:数据建模的不确定性更加显著
C:对整体总是不产生什么作用
D:包含空值的数据可能会使建模过程陷入混乱，导致异常的输出
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下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系()。
A:人的性别和他的身高
B:人的工资与年龄
C:正方形的面积和边长
D:温度与湿度
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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()
A:简单函数变换
B:规范化
C:属性构造
D:连续属性离散化
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单层感知机是由()层神经元组成。
A:一
B:二
C:三
D:四
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数据库中相关联的两张表都存储了用户的个人信息,但在用户的个人信息发生改变时只更新了一张表中的数据,这时两张表中就有了不一致的数据,这属于()
A:异常值
B:缺失值
C:不一致的值
D:重复值
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我们需要对已生成的树()进行剪枝,将树变得简单,从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
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多层感知机是由()层神经元组成。
A:二
B:三
C:大于等于二层
D:大于等于三层
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BFR聚类用于在()欧氏空间中对数据进行聚类
A:高维
B:中维
C:低维
D:中高维
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手肘法的核心指标是()。
A:SES
B:SSE
C:RMSE
D:MSE
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层次聚类对给定的数据进行()的分解。
A:聚合
B:层次
C:分拆
D:复制
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以下哪一项不是特征选择常见的方法()
A:过滤式
B:封装式
C:嵌入式
D:开放式
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层次聚类适合规模较()的数据集
A:大
B:中
C:小
D:所有
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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()。
A:减小，减小
B:减小，增大
C:增大，减小
D:增大，增大
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比如一张表,从业务上讲,一个用户应该只会有一条记录, 那么如果某个用户出现了超过一条的记录,这就产生了()
A:异常值
B:不一致的值
C:重复值
D:缺失值
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下面不是分类的常用方法的有()
A:K近邻法
B:朴素贝叶斯
C:决策树
D:条件随机场
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聚类的最简单最基本方法是()。
A:划分聚类
B:层次聚类
C:密度聚类
D:距离聚类
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什么情况下结点不用划分()
A:当前结点所包含的样本全属于同一类别
B:当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同
C:当前结点包含的样本集为空
D:还有子集不能被基本正确分类
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相关性的分类,按照相关的方向可以分为()。
A:正相关
B:负相关
C:左相关
D:右相关
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k近邻法的基本要素包括()。
A:距离度量
B:k值的选择
C:样本大小
D:分类决策规则
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数据科学具有哪些性质()
A:有效性
B:可用性
C:未预料
D:可理解
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距离度量中的距离可以是()
A:欧式距离
B:曼哈顿距离
C:Lp距离
D:Minkowski距离
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下列选项是BFR的对象是()
A:废弃集
B:临时集
C:压缩集
D:留存集
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K-means聚类中K值选取的方法是()。
A:密度分类法
B:手肘法
C:大腿法
D:随机选取
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系统日志收集的基本特征有()
A:高可用性
B:高可靠性
C:可扩展性
D:高效率
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对于多层感知机,()层拥有激活函数的功能神经元。
A:输入层
B:隐含层
C:输出层
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下面例子属于分类的是()
A:检测图像中是否有人脸出现
B:对客户按照贷款风险大小进行分类
C:识别手写的数字
D:估计商场客流量
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随着特征维数的增加,特征空间呈指数倍增长,样本密度急剧减小,样本稀疏。
A:对
B:错
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啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。
A:对
B:错
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Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。
A:对
B:错
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分拆方法是自底向上的方法。
A:对
B:错
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交叉表被广泛用于调查研究,商业智能,工程和科学研究
A:对
B:错
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k值增大意味着整体模型变得复杂。
A:对
B:错
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利用K近邻法进行分类时,k值过小容易发生过拟合现象。
A:对
B:错
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获取数据的方式有多种,可以从网页、测量、数据库、传统媒体、监控等等奥鹏南开大学23年秋季新学期作业参考方式
A:对
B:错
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EDA可以最大化数据分析者对数据集和数据集底层结构的洞察力,并且为分析者提供数据集中包含的各类信息。
A:对
B:错
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子集产生本质上是一个搜索过程,该过程可以从空集、随机产生的一个特征子集或者整个特征集开始。
A:对
B:错
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多元线性回归模型中,标准化偏回归系数没有单位。
A:对
B:错
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由不同的距离度量所确定的最近邻点是不同的
A:对
B:错
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决策树内部结点表示一个类,叶结点表示一个特征或属性
A:对
B:错
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交叉表可以帮助人们发现变量之间的相互作用。
A:对
B:错
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朴素贝叶斯分类器有简单、高效、健壮的特点,但某些属性可能会降低分类器的性能
A:对
B:错
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随着特征维数的增加,样本间区分度提高。
A:对
B:错
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K均值(K-Means)算法是密度聚类。
A:对
B:错
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赤池信息准则是衡量统计模型拟合优良性的一种标准。
A:对
B:错
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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。
A:对
B:错
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标准BP算法是在读取全部数据集后,对参数进行统一更新的算法。
A:对
B:错
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