中国矿业大学数据挖掘考试回顾（19级）

简介：
本文章是对2019年中国矿业大学数据挖掘课程期末考试的回顾与总结，包括主要考点、题型分析以及备考建议等内容。 数据挖掘考试回忆总结：只要把课本上的习题做好了就差不多了，其中有三个是课本原题。 考试题目包括： 1. 数据挖掘的定义及其作用。 2. 决策树相关问题，涉及计算增益率、绘制决策树以及生成规则，并要求给出正确率和覆盖率。 3. 关联规则的问题，需要计算置信度和支持度。 4. 聚类的概念及k-means算法的过程说明。 5. 数据标准化的计算方法。 6. MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）以及RSE（回归标准误差）的计算方法。 7. 神经网络相关问题，包括卷积核输出特征值的计算和介绍卷积与池化的作用。 8. 多元回归分析及最小二乘法的相关知识。