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1、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟！ 住在富人区的她南开大学22春“物联网工程”数据科学导论期末考核试题库带答案参考一.综合考核(共30题)1.聚类的主要方法有()。A.划分聚类B.层次聚类C.密度聚类D.距离聚类参考答案：ABC2.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?()A.K-meansB.Bayes NetworkC.C4.5D.Apriori参考答案：D3.以下属于关联分析的是
2、()。A.CPU性能预测B.购物篮分析C.自动判断鸢尾花类别D.股票趋势建模参考答案：B4.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.属性不同参考答案：D5.k值增大意味着整体模型变得复杂。()A.正确B.错误参考答案：B6.在有统计学意义的前提下，标准化偏回归系数的绝对值越大，说明相应的自变量对y的作用()。A.越小B.越大C.无关D.不确定参考答案：B7.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()。A.最优回归线B.最优分布线C.最优预测线D.最佳分布线参考答案：A8.考虑下面的频繁3-项集的集合：1,2,3,1,2,4,1,2,5,1,3,4,1
3、,3,5,2,3,4,2,3,5,3,4,5假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含()A.1，2，3，4B.1，2，3，5C.1，2，4，5D.1，3，4，5参考答案：C9.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.距离聚类参考答案：A10.单层感知机对于线性不可分的数据，学习过程也可以收敛。()A.正确B.错误参考答案：B11.决策树的输入为训练集，输出为以node为根结点的一棵决策树。()A.正确B.错误参考答案：A12.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距离参考答案：ABCD1
4、3.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.大于等于三层参考答案：D14.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.距离聚类参考答案：A15.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.开放式参考答案：D16.考虑下面的频繁3-项集的集合：1，2，3，1，2，4，1，2，5，1，3，4，1，3，5，2，3，4，2，3，5，3，4，5;假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含()。A.1，2，3，4B.1，2，3，5C.1，2，4，5D.1，3，4，5参考答案：C17.标准BP算法是在读取
5、全部数据集后，对参数进行统一更新的算法。()A.正确B.错误参考答案：B18.K均值(K-Means)算法是密度聚类。()A.正确B.错误参考答案：B19.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.高效率参考答案：ABC20.实体识别属于以下哪个过程()A.数据清洗B.数据集成C.数据规约D.数据变换参考答案：B21.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。()A.正确B.错误参考答案：B22.选择较小的k值，相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，学习的“近似误差”会减小，“估计
6、误差”会增大，预测结果会对近邻的点实例点非常敏感。()A.正确B.错误参考答案：A23.通过变量标准化计算得到的回归方程称为()。A.标准化回归方程B.标准化偏回归方程C.标准化自回归方程D.标准化多回归方程参考答案：A24.在树的结构中，特征越重要，就越远离根节点。()A.正确B.错误参考答案：B25.设X=1,2,3是频繁项集，则可由X产生()个关联规则。A.4B.5C.6D.7参考答案：C26.在回归分析中，自变量为()，因变量为()。A.离散型变量，离散型变量B.连续型变量，离散型变量C.离散型变量，连续型变量D.连续型变量，连续型变量参考答案：D27.为了解决任何复杂的分类问题，使用的感知机结构应至少包含()个隐含层。A.1B.2C.3D.4参考答案：B28.聚合方法是自底向上的方法。()A.正确B.错误参考答案：A29.特征选择的四个步骤中不包括()A.子集产生B.子集评估C.子集搜索D.子集验证参考答案：C30.聚类是一种()。A.有监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习参考答案：B
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