数据挖掘期末试题选择填空简答-ITADN社区

数据挖掘期末试题选择填空简答

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本资料为数据挖掘课程的期末考试复习材料，包含选择题、填空题和简答题等多种题型，帮助学生全面掌握数据挖掘的核心知识点。一．选择题 1. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是数据预处理的任务。 A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 2. 以下属于关联分析的是 A. CPU性能分析 B. 购物篮分析 C. 自动判断鸢尾花类别 D. 股票趋势建模 3. 下面哪个不属于数据的属性类型 A. 标称 B. 序数 C. 区间 D. 相异 4. 在图集合中发现一组公共子结构，这样的任务称为频繁子图挖掘。 5. 以下关于决策树的说法哪项是错误的： A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B．子树可能在决策树中重复多次 C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感（错误） D．寻找最佳决策树是NP完全问题 6. 决策树中不包含以下哪种节点 A. 根结点 B. 内部结点 C. 外部结点 D. 叶结点 7. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是 A． K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对

数据库期末选择填空复习题

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本资料汇集了数据库课程的重要知识点和考点，涵盖选择题与填空题两大类，旨在帮助学生系统地进行期末考试前的知识回顾与强化练习。数据库期末复习题

数据挖掘期末简答1

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《数据挖掘期末简答1》涵盖了数据挖掘课程中关键概念和算法的基础理解与应用，包括但不限于数据预处理、分类规则学习、关联模式分析等。适合复习巩固所学知识及准备考试使用。数据挖掘期末简答题1 1. 过拟合与泛化性的理解：过拟合是指模型在训练过程中过分适应了特定的训练样本而未能有效捕捉到更广泛的模式，导致其对新数据预测能力下降的现象。这通常发生在过度复杂的模型或有限的数据集上。相对地，泛化性指的是一个模型能够成功应用于未见过的新数据的能力。因此，过拟合与泛化性的关系在于前者会损害后者的实现；区别则在于前者的关注点是训练样本的适应度，而后者的焦点则是新数据上的表现。 2. 特征选择与特征提取的区别：特征选择是从原始属性中挑选出对目标变量贡献最大的子集的过程，以减少复杂性、提高模型可解释性和预测准确性。其结果是一个未改变特性的子集；而特征提取则通过变换生成新的特性组合或降维来改进数据表示，例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)，这有助于去除噪声但可能带来过拟合的风险。 3. 回归与分类的区别：回归用于预测连续数值型的目标变量，如房价。其目标是建立输入特征与输出值之间的函数关系；而分类则是关于离散类别标签的预测任务，例如垃圾邮件识别。主要区别在于它们处理的数据类型和模型预期的结果形式不同。 4. 有监督学习、无监督学习及半监督学习：在有监督的学习中，使用带有标记数据集来训练模型以执行如分类或回归的任务；而无监督学习则是在没有标签的情况下进行模式发现，例如聚类。半监督学习结合了两者的特点，利用少量标注的数据和大量未标注的信息提升算法的泛化能力。 5. TF-IDF算法及其应用： TF-IDF是一种用于评估文本中词汇重要性的统计方法，在信息检索与文本挖掘领域广泛应用。其中，“TF”代表词频，表示一个单词在文档中的出现频率；“IDF”则为逆向文档频率，体现了该词语在整个文集中的稀有性。“TF-IDF”的综合计算有助于确定关键词的优先级，并且广泛应用于如关键词提取、相似度分析和自动摘要生成等场景。 6. 数据挖掘与统计学的区别及联系：数据挖掘涉及从大量数据中寻找有价值的信息；而统计学则关注于如何有效地搜集、分析以及解释这些信息。虽然两者都使用数据分析方法，但统计学更侧重于概率模型的建立，而数据挖掘更多地专注于大规模数据集中的模式识别和规律发现。在实际应用上，统计学通常用于实验设计及假设检验的支持；相比之下，数据挖掘则更加灵活，并且旨在揭示隐藏的数据关系以支持决策制定。关联规则、决策树增益、贝叶斯定理以及全概率是数据分析中常见的计算题型，它们对于理解并预测不同变量间的关系至关重要。这些方法的运用能够帮助我们更好地分析和利用各种类型的数据集中的信息模式，从而做出更明智的选择与策略规划。

UML期末复习题汇总：选择题、填空题与简答题

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本资料汇集了UML课程的期末复习要点，包括选择题、填空题和简答题三大类题目，旨在帮助学生全面掌握UML知识体系，有效应对考试。以下是关于UML的简答题、填空题和选择题，适合考试使用，题目难度较低。

J2EE期末考试复习题集，涵盖选择、判断、填空、简答及编程题

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本复习资料专为J2EE期末考试设计，包含选择题、判断题、填空题、简答题及编程题等各类题型，全面覆盖课程重点与难点。 J2EE期末考试复习题包括选择题、判断题、填空题、简答题和编程题。

数据挖掘选择题.docx

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这份文档《数据挖掘选择题》包含了数据挖掘领域的核心概念和应用技术的选择题集锦，适用于学生及专业人士复习和自我测试。数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值知识的技术，它涵盖多个子领域，例如分类、聚类、关联规则及回归分析。 1. 回归分析用于预测连续数值型信息，比如未来房价的预估。选项D正确。 2. Apriori算法是经典的关联规则发现方法，能够识别项集中的频繁模式。选项D正确。 3. 回归属于有指导学习，因为它依赖于已知目标变量进行训练；而聚类则为无指导学习，它基于数据的相似性分组，无需预先设定类别信息。选项C正确。 4. 分析顾客消费行为以推荐服务涉及关联规则问题，需要识别并依据这些模式提供建议。选项C正确。 5. 评估关联规则性能通常使用支持度和置信度指标来衡量其强度与可靠性。选项C正确。 6. 凝聚层次聚类（例如单连接或全链接）一旦合并两个簇，则无法撤销此操作。选项B正确。 7. 决策树由根节点、内部节点及叶节点构成，不存在外部节点概念。选项C错误。 8. 在大数据集上训练决策树时，为了减少计算时间可以限制树的深度以降低复杂性。选项C正确。 9. 当模型在训练和测试数据上的误差都较大时，则表明该模型过于简化而无法捕捉到数据中的细节特征，这被称作欠拟合现象。选项C正确。 10. 删除包含大量缺失值的列是减少维度的有效策略，有助于降低噪声并简化分析流程。选项A正确。 11. 已知类别的样本质量不会直接影响聚类算法的结果，因为聚类属于无监督学习任务。选项A正确。 12. K-均值算法的关键因素在于如何定义和计算数据点间的距离度量方法。选项B正确。 13. 人脸识别准入系统需解决多分类问题以识别多种人员类型。选项B正确。 14. k-NN最近邻法在样本数量较少但具有代表性的情况下表现较好，因为每个样本能够更准确地代表一个类别。选项B正确。 15. 即使预测准确性高达99%，如果模型主要针对多数类进行预测，则可能对少数类的识别效果较差，因此无法直接判断其性能优劣。选项C正确。 16. 当数据标签未知时可以采用聚类方法将相似的数据分到同一类别中。选项B正确。 17. Apriori算法的时间复杂度受支持度阈值、事务数量及项数影响，并非时间本身。选项B正确。 18. K-近邻、线性回归和逻辑回归属于监督式学习，而K-Means则是无监督学习方法之一。选项D正确。 19. 线性关系指两个变量间存在直接比例的关联，如正方形边长与其周长的关系。选项D正确。 20. 线性回归适用于预测连续数值而非离散值或进行分类和聚类任务。选项B正确。 21. KMeans算法不适用于文本分类问题，因其通常处理的是数值型数据的聚类分析。选项A正确。 22. 如果模型存在偏差，则可以通过增加更多特征来改进其表达能力并减少偏差现象。选项B正确。以上内容涵盖了从回归、关联规则到聚类等不同方面的知识，并详细解释了相关算法和评估指标的应用场景与特性。

刘莹期末考试数据挖掘部分问答题的答案

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这段文档是刘莹针对期末考试中数据挖掘部分问答题目的答案总结。它为学生提供了详细的解答和解析，帮助大家更好地理解和复习相关知识点。国科大刘莹老师的数据挖掘课程期末考试包含一些较为复杂的问答题。我在备考期间整理了一份往年试题的答案供自己参考，并希望能为将来学习这门课程的同学们提供一定帮助。

C++笔试题目（含选择、填空、简答和编程题及答案）

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本书籍包含了涵盖选择题、填空题、简答题以及编程题在内的C++笔试题目，并附有详细解答。适合于备考C++相关技术岗位的读者使用，旨在帮助学习者深化对C++语言的理解与应用能力。本人精心挑选并编制了一套C++笔试题，正在找工作的朋友们可以下载练习。这套题目包括选择题、填空题、简答题以及编程题，并附有答案解析。希望对大家有所帮助！

哈工大数据挖掘2014年期末试题

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本资料为哈尔滨工业大学数据挖掘课程2014年的期末考试题目，涵盖数据预处理、关联规则分析及分类算法等知识点。哈工大2014年数据挖掘期末试题上课使用的参考书为《Data Mining.Concepts & Techniques.3rd》。

Python大数据及挖掘技术期末试题

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本课程旨在通过Python编程语言教授学生掌握大数据处理与数据挖掘的核心技能。期末试题将全面考察学生在数据清洗、分析以及机器学习模型应用等方面的知识和实践能力。武工大邮电院Python大数据与挖掘技术期末考试习题，仅供参考。

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数据挖掘期末试题 选择 填空 简答

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