南开大学22年春学期《数据科学导论》在线作业

1、-本页为预览页PAGE12-本页为预览页-本页为预览页22春学期（高起本1709-1803、全层次1809-2103）数据科学导论在线作业-00001第1题. 哪一项不属于规范化的方法()选项A：最小-最大规范化选项B：零-均值规范化选项C：小数定标规范化选项D：中位数规范化参考答案：D第2题. 例如将工资收入属性值映射到-1,1或者0,1内属于数据变换中的()选项A：简单函数变换选项B：规范化选项C：属性构造选项D：连续属性离散化参考答案：B第3题. Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略( )选项A：抽样选项B：剪枝选项C：缓冲选项D：并行参考答案：B第4题. 以下属于关联分析的是

2、( )选项A：CPU性能预测选项B：购物篮分析选项C：自动判断鸢尾花类别选项D：股票趋势建模参考答案：B第5题. 在一元线性回归模型中,残差项服从()分布。选项A：泊松选项B：正态选项C：线性选项D：非线性参考答案：B第6题. 以下哪一项不是特征工程的子问题()选项A：特征创建选项B：特征提取选项C：特征选择选项D：特征识别参考答案：D第7题. 下面不是分类的常用方法的有()选项A：K近邻法选项B：朴素贝叶斯选项C：决策树选项D：条件随机场参考答案：D第8题. 置信度(confidence)是衡量兴趣度度量( )的指标。选项A：简洁性选项B：确定性选项C：实用性选项D：新颖性参考答案：B第9题

3、. 变量之间的关系一般可以分为确定性关系与()。选项A：非确定性关系选项B：线性关系选项C：函数关系选项D：相关关系参考答案：A第10题. 以下哪一项不是特征选择常见的方法()选项A：过滤式选项B：封装式选项C：嵌入式选项D：开放式参考答案：D第11题. 设X=1,2,3是频繁项集,则可由X产生()个关联规则。选项A：4选项B：5选项C：6选项D：7参考答案：C第12题. 以下哪一项不属于数据变换()选项A：简单函数变换选项B：规范化选项C：属性合并选项D：连续属性离散化参考答案：C第13题. 根据映射关系的不同可以分为线性回归和()。选项A：对数回归选项B：非线性回归选项C：逻辑回归选项D：

4、多元回归参考答案：B第14题. BFR聚类是用于处理数据集()的k-means变体。选项A：大选项B：中选项C：小选项D：所有参考答案：A第15题. 以下哪个不是处理缺失值的方法()选项A：删除记录选项B：按照一定原则补充选项C：不处理选项D：随意填写参考答案：D第16题. 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( )选项A：K-means选项B：Bayes Network选项C：C

5、4.5选项D：Apriori参考答案：D第17题. 我们需要对已生成的树()进行剪枝,将树变得简单,从而使它具有更好的泛化能力。选项A：自上而下选项B：自下而上选项C：自左而右选项D：自右而左参考答案：B第18题. 通过构造新的指标-线损率,当超出线损率的正常范围, 则可以判断这条线路的用户可能存在窃漏电等异常行为属于数据变换中的()选项A：简单函数变换选项B：规范化选项C：属性构造选项D：连续属性离散化参考答案：C第19题. 单层感知机拥有()层功能神经元。选项A：一选项B：二选项C：三选项D：四参考答案：A第20题. 多层感知机是由()层神经元组成。选项A：二选项B：三选项C：大于等于二层

6、选项D：大于等于三层参考答案：D第21题. 距离度量中的距离可以是()选项A：欧式距离选项B：曼哈顿距离选项C：Lp距离选项D：Minkowski距离参考答案：A,B,C,D第22题. 相关性的分类,按照相关的方向可以分为()。选项A：正相关选项B：负相关选项C：左相关选项D：右相关参考答案：A,B第23题. 聚类的主要方法有()。选项A：划分聚类选项B：层次聚类选项C：密度聚类选项D：距离聚类参考答案：A,B,C第24题. 数据科学具有哪些性质()选项A：有效性选项B：可用性选项C：未预料选项D：可理解参考答案：A,B,C,D第25题. k近邻法的基本要素包括()。选项A：距离度量选项B：k

7、值的选择选项C：样本大小选项D：分类决策规则参考答案：A,B,D第26题. 多层感知机的学习过程包含()。选项A：信号的正向传播选项B：信号的反向传播选项C：误差的正向传播选项D：误差的反向传播参考答案：A,D第27题. 下列选项是BFR的对象是()选项A：废弃集选项B：临时集选项C：压缩集选项D：留存集参考答案：A,C,D第28题. 一元回归参数估计的参数求解方法有()。选项A：最大似然法选项B：距估计法选项C：最小二乘法选项D：欧式距离法参考答案：A,B,C第29题. 什么情况下结点不用划分()选项A：当前结点所包含的样本全属于同一类别选项B：当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相

8、同选项C：当前结点包含的样本集为空选项D：还有子集不能被基本正确分类参考答案：A,B,C第30题. K-means聚类中K值选取的方法是()。选项A：密度分类法选项B：手肘法选项C：大腿法选项D：随机选取参考答案：A,B第31题. 两个对象越相似,他们的相异度就越高。选项A：对选项B：错参考答案：B第32题. 贝叶斯定理是概率论中的一个结果,它与随机变量的条件概率以及联合概率分布 有关。选项A：对选项B：错参考答案：A第33题. 在一元线性回归中,输入只包含一个单独的特征。选项A：对选项B：错参考答案：A第34题. 在数据预处理时,无论什么情况,都可以直接将异常值删除选项A：对选项B：错参考答

9、案：B第35题. 茎叶图失去原始数据的信息,而直方图保留原始数据的信息。选项A：对选项B：错参考答案：B第36题. 交叉表可以帮助人们发现变量之间的相互作用。选项A：对选项B：错参考答案：A第37题. 使用SVD方法进行图像压缩不可以保留图像的重要特征。选项A：对选项B：错参考答案：B第38题. Pearson相关系数是判断特征之间、以及特征和目标变量之间线性相关关系的统计量。选项A：对选项B：错参考答案：A第39题. 平均减少的不纯度越大,则特征重要度越高。选项A：对选项B：错参考答案：A第40题. 朴素贝叶斯分类器有简单、高效、健壮的特点,但某些属性可能会降低分类器的性能选项A：对选项B：

10、错参考答案：A第41题. 由不同的距离度量所确定的最近邻点是不同的选项A：对选项B：错参考答案：A第42题. 一般而言,信息增益越大,则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升越大”,因此我们可用信息增益来进行决策树的最优特征选择。选项A：对选项B：错参考答案：A第43题. 决策树内部结点表示一个类,叶结点表示一个特征或属性选项A：对选项B：错参考答案：B第44题. 剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段选项A：对选项B：错参考答案：A第45题. 子集产生本质上是一个搜索过程,该过程可以从空集、随机产生的一个特征子集或者整个特征集开始。选项A：对选项B：错参考答案：A第46题. 特征的信息增益越大,则其越不重要。选项A：对选项B：错参考答案：B第47题. 信息熵越大,数据信息的不确定性越小。选项A：对选项B：错参考答案：B第