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刘莹 期末考试数据挖掘部分问答题的答案

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 《数据挖掘理论与算法》期末考试答案 v2021061.pdf
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    这份PDF文档包含了《数据挖掘理论与算法》课程在2021年6月版本的期末考试答案，适用于需要复习和理解该课程核心知识点的学生。 《数据挖掘：理论与算法》期末考试答案v2021061.pdf
     
  • 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。
     
  • 2020年国科大（中科院）刘莹数据挖掘课程期末考卷
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    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
     
  • 数据挖掘考试重点及习题答案
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    《数据挖掘考试重点及习题答案》是一本针对数据挖掘课程设计的学习指南，涵盖考试核心知识点和大量练习题及其解答，帮助学生深入理解和掌握数据挖掘的关键技术与应用。 广东工业大学2015年期末考试资料包括重点内容、试卷及答案的压缩包，其中提到的重点内容原本标注为2014年的应更正为2015年的。
     
  • 重要数据挖掘期末考试
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    本课程的重要数据挖掘期末考试是对学生整个学期学习成果的全面检验，涵盖数据预处理、关联规则发现、分类与预测等核心知识点，旨在评估学生的理论知识掌握及实践操作能力。 【数据仓库与数据挖掘期末考试】试卷主要涵盖了数据仓库设计、数据预处理、模式构建、决策树算法以及文本分析和聚类算法等核心知识点。 一、数据仓库视图： 在设计中，需要考虑的四种视图包括：操作视图（反映业务系统的原始状态）、分析视图（根据用户需求定制汇总的数据）、历史视图（记录数据随时间的变化）及细节视图（保留了全部原始信息以便深入查询和分析）。 二、预处理技术及其作用： 这一步骤包含清洗、集成、转换与规约。其中，清洗去除错误或无关数据；集成将不同来源的信息整合成单一格式；转换则包括数值化等操作以适应数据分析需要；而规约通过减少维度等方式提高效率并简化复杂度。 三、模式类型： 1. 星型模型：事实表位于中心位置，周围围绕着多个维度表。该结构直观且查询高效。 2. 雪花模型：星形的扩展版本，进一步规范化了维度表以消除冗余信息；然而可能影响到查询速度。 3. 实时星座模式：结合了以上两种方式的优点，在需要实时分析的情况下使用。 四、决策树分类算法： 该过程包括选择最佳属性（依据信息增益或基尼指数等）、划分数据集、构建结构及处理叶节点等步骤。这些操作循环执行直至满足停止条件，如达到指定深度或样本数量限制。 五、文本分析与聚类方法： 1. 计算文档间的距离：利用余弦相似度来衡量特征向量间的角度差异。 2. KMeans算法的应用：目标是确定最佳的k个中心点以最小化所有文档到最近中心的距离总和。通过迭代更新这些中心位置，可以实现这一目的。 六、汽车保险费率评估方案设计： 1. 决策因素可能包括车辆型号、品牌年限及行驶里程等；驾驶员年龄与记录状况同样重要。 2. 预测模型的选择：逻辑回归用于估计事故概率而线性或随机森林模型则预测赔付金额。这些技术基于历史数据以帮助保险公司制定更精准的费率策略。 以上内容涉及了设计基础到实际应用，对于理解数据分析在决策支持中的作用至关重要。期末考试中学生需要对上述概念有深入理解和运用能力。
     
  • 数据库期末考试试题及答案.pdf
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    《数据库期末考试试题及答案》包含了多套针对数据库课程设计的期末考试题目及其详细解析，适用于学生复习备考使用。 本段落提供了一份数据库期末考试真题及答案的PDF文件，包含20道题目和40个选项。试题涵盖了数据库的基本概念、SQL语句以及DBMS等方面的内容，并要求选择正确答案。
     
  • 《Python爬虫大数据采集挖掘》期末试题及答案合集.doc
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    本文档包含了《Python爬虫大数据采集挖掘》课程的期末考试题及其参考答案，旨在帮助学生掌握数据抓取与分析技能。 《Python爬虫大数据采集与挖掘》期末考试考题汇总带答案.doc
     
  • 数据挖掘习题及答案
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    《数据挖掘习题及答案》是一本针对学习数据挖掘技术的学生和初学者编写的练习册，包含了丰富的实践题目及其解析，帮助读者巩固理论知识并提高解决问题的能力。 该数据挖掘文档是高校必做的题目的精华版本,包含准确、详细的答案。