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中国科学院大学数据挖掘课程期末考试题目

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简介：
本课程期末考试旨在评估学生在数据挖掘领域的知识掌握与实践能力，涵盖算法实现、案例分析及项目应用等方面，强调理论与实际结合。 考虑表1所示的数据集（min_sup = 60%， min_conf=70%）。 (a) 使用Apriori算法找出所有频繁项集，并将每个交易ID视为一个市场篮子。 (b) 利用第(a)部分的结果计算关联规则{a, b}→{c}和{c}→{a, b}的置信度。

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  • 中国科学院大学数据挖掘课程期末考试题目
    优质
    本课程期末考试旨在评估学生在数据挖掘领域的知识掌握与实践能力，涵盖算法实现、案例分析及项目应用等方面，强调理论与实际结合。 考虑表1所示的数据集（min_sup = 60%， min_conf=70%）。 (a) 使用Apriori算法找出所有频繁项集，并将每个交易ID视为一个市场篮子。 (b) 利用第(a)部分的结果计算关联规则{a, b}→{c}和{c}→{a, b}的置信度。
     
  • 中国科学院大学2017年数据挖掘课程期末试题
    优质
    这是一套来自中国科学院大学在2017年度开设的数据挖掘课程结束时所采用的考试题目。该试卷不仅考察学生对数据预处理、模型建立和结果解释的理解，还要求他们能够运用Python等编程语言进行实践操作，旨在全面评估学生的理论知识与实际应用能力。 本资源为中国科学院大学2017年数据挖掘期末考试试题，题目仅供交流使用，请各位下载的同学花更多精力去研读课本和实际操作。
     
  • 中国科学院大学2017年数据挖掘课程期末试题
    优质
    本简介提供中国科学院大学于2017年度开设的数据挖掘课程期末考试题目概览，旨在考察学生在数据预处理、算法实现及分析报告撰写等多方面的能力。 本资源为中国科学院大学2017年数据挖掘期末考试试题，题目仅供交流使用，请各位下载的同学花更多精力去研读课本和实际操作。
     
  • 大学数据挖掘课程期末考题.pdf
    优质
    这份PDF文档包含了大学数据挖掘课程的期末考试题目，旨在评估学生在数据预处理、模型构建与分析等方面的知识掌握情况和实践能力。 大学数据挖掘期末考试题.pdf
     
  • 2020年国科大（中科院）刘莹数据挖掘课程期末考卷
    优质
    这份文档是2020年度中国科学院大学刘莹教授开设的数据挖掘课程期末考试试卷。涵盖了该学期所学的核心知识点和技能应用，旨在全面评估学生对数据科学理论与实践的理解程度。 2020年国科大（中科院）刘莹数据挖掘课程期末考试试卷
     
  • 中国科学院大学矩阵论课程期末考试
    优质
    本简介为中国科学院大学矩阵论课程期末考试而设，涵盖线性代数与矩阵理论的核心知识点，旨在评估学生对矩阵运算、特征值问题及二次型变换等概念的理解和应用能力。 国科大四套矩阵论的期末考试题已经处理完毕，图像经过增强优化，确保内容清晰可读，可以进行打印使用。
     
  • 2019年哈工大数据挖掘课程期末考试题目
    优质
    本简介提供关于2019年哈尔滨工业大学数据挖掘课程期末考试题目的概述与分析，涵盖试题结构、考察重点及解题技巧等内容。 2019年哈工大数据挖掘课程的期末试题可供需要的朋友参考。
     
  • 哈尔滨工业大学 2014学年数据挖掘课程期末考试题
    优质
    本简介对应的是哈尔滨工业大学在2014年度所设置的数据挖掘课程中的一份期末试题。这份试卷全面考察了学生对于数据挖掘技术的理解与实际应用能力，旨在评估学生们在整个学期的学习成果和解决问题的技巧。 哈尔滨工业大学2014年数据挖掘期末试题的参考书为韩家炜主编的《Data Mining.Concepts & Techniques.3rd》。
     
  • 中国科学院大学数值分析期末考题
    优质
    《中国科学院大学数值分析期末考题》收录了该课程历年的考试题目，涵盖多项数值计算方法及应用实例，旨在帮助学生深入理解并掌握数值分析的核心理论与技巧。 国科大数值分析期末试题由郑伟英老师出题，在课程大纲调整后的第一年进行的考试具有很高的参考价值。
     
  • 山东大学软件学院数据挖掘课程期末总结
    优质
    本段落是对山东大学软件学院数据挖掘课程的学习成果进行回顾与总结，涵盖了理论知识、实践项目及团队合作等方面。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息的过程。其基本步骤包括明确目的、收集与处理数据、进行数据分析，并最终撰写报告展现结果。其中，数据处理环节尤为重要，它涵盖了清理、集成、变化及归约等多种任务。 大数据的4V理论指出了数据四个主要特征：量大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）和价值密度低（Value）。在数据分析中涉及多种度量尺度，如定类尺度、定序尺度等。每种尺度都有相应的集中趋势及离散度量方法。 相似性和相关性是数据挖掘中的两个重要概念。常见的相似性度量包括余弦相似度、Jaccard系数和闵可夫斯基距离；而皮尔森与斯皮尔曼等级相关系数则用于衡量属性间的关联程度。 在进行数据预处理阶段，主要任务为清理脏数据并解决缺失值问题。脏数据通常表现为不完整、噪音或不一致等类型，并可能由多种原因造成如错误的数据收集工具和命名惯例的差异等。对于此类问题，常见的解决方案包括使用统计分析方法检测异常点以及采用回归与聚类技术处理噪声。 综上所述，数据挖掘是一项复杂的工作，需要全面地对原始信息进行深入剖析及整理加工才能提炼出关键洞察力。