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资料来源：谋学网（www.mouxue.com）数据科学导论-[南开大学]21秋学期（1709、1803、1809、1903、1909、2003、2009、2103）《数据科学导论》在线作业
8 D: o* D" g$ b, S. T试卷总分:100 得分:100
& p Q% l# x' {5 E- _3 ^第1题,通过变量标准化计算得到的回归方程称为
2 z6 ^; `8 R! W6 o' N' zA、标准化回归方程
" U& X; |8 ]; l& d3 ]# H* dB、标准化偏回归方程, k' x; U+ e3 b. \6 y
C、标准化自回归方程
. z* e9 c& Z" K2 nD、标准化多回归方程. V: b) D; F8 O* M: I% v
正确资料:
7 T# n* M, z% P5 h/ @7 f8 I3 V- j8 g6 n0 C$ `
. |) B- m! E% [- p5 C) x8 _) {; I1 l第2题,数据质量检验的主要任务就是检查原始数据中是否存在"脏数据"概括性来说脏数据不包括以下* a1 O5 ?, k/ R+ x/ y+ o% t
A、普通值: k7 {) J5 ^# u8 r. P
B、异常值
4 L* @ Y# O3 H% `* c9 VC、不一致的值
0 G4 {* I0 Z5 w4 AD、重复值
; l& w8 Y- T2 S: o9 l8 D正确资料:1 u. q! ^* [2 e: ~$ v
7 P- O% S" G* T2 A. K, i6 z# x
& p& B! M) ^. M# U# @, d2 @& E第3题,例如将工资收入属性值映射到[11]或者[01]内属于数据变换中的8 f; a$ a, ]/ w1 d7 B% x1 v
A、简单函数变换3 o$ M7 A4 J! c, \/ W- M h0 b f
B、规范化0 D' s/ y7 G: T) @; }
C、属性构造
) X- x3 K( |* u7 |3 G! I* o4 }D、连续属性离散化
6 w7 d$ `) r( K7 t正确资料:* m1 B* v' G! O, V, p I
4 U! p0 g2 {! P
9 T: Q/ L7 Q2 I2 h8 I3 r) }第4题,为了解决任何复杂的分类问题使用的感知机结构应至少包含个隐含层; J& Q7 H- q. _, c* N0 e8 T) I' e1 q+ Z
A、11 I; @$ O# s$ L5 L; t
B、2
7 B2 k# g, m H7 y- MC、3
9 S1 c/ u6 b1 X: {0 q' P5 vD、4
2 |( x. ?- L) ~! ]+ D$ ?正确资料:
' s1 w: ^( I8 d8 b/ [" U
: V& r, g t& _/ ~) V0 R0 l
6 a7 G/ x- i3 L3 d. j* m资料来源：谋学网（www.mouxue.com）,设X={123}是频繁项集则可由X产生个关联规则8 M% O7 W$ o2 e+ h, W- o
A、4
1 w F5 S. d4 r# X1 UB、5' m- Y; O: l) M' v7 U4 C
C、64 M9 g% B v* Q$ B- }
D、7
9 s% V$ k1 q. e& o正确资料:0 f$ r1 s8 t: j! v* @$ z
$ `/ o% e# a& {5 Q0 W9 J
7 P% t* a+ P$ k/ h% M$ Y* {第6题,BFR聚类是用于处理数据集的kmeans变体
. H5 [. s" N/ Z& A8 jA、大/ S l8 D& D2 ]7 C. m; ?
B、中5 d& i3 D: T+ R2 k- Y9 L
C、小
# {/ O7 \) P$ K' W1 W% w) d% RD、所有0 Z4 ^* x+ S/ l( r
正确资料:8 Z! W+ c0 Y8 A/ P7 j
6 b- i, A: f7 P A9 e1 N$ m, z
! H0 {, h2 r+ {
第7题,在k近邻法中选择较小的k值时学习的"近似误差"会"估计误差"会
4 A3 R+ f Z, G% S$ OA、减小，减小
" c C, s+ M+ vB、减小，增大, Y- m) f8 h6 R5 |) R3 Q$ _
C、增大，减小( n% s2 i5 U; c
D、增大，增大1 a' @3 K4 p; l7 C
正确资料:
/ I& }) z$ O1 D0 L) Z& E! G9 X
+ d' f9 X& D0 ^9 B' E* n% X
: I& { N+ {5 y; U+ G$ Z( ^7 c第8题,变量之间的关系一般可以分为确定性关系与 v5 z- g7 r! G/ ^- G
A、非确定性关系
3 l! Q: | f, Y' D9 BB、线性关系
1 x4 A9 E! U6 pC、函数关系
- g, x) |! [/ H7 @ LD、相关关系6 L8 ~# Y! o6 u" R# W3 e
正确资料: P$ S6 Z/ d, d, W" Z
! i# C+ }4 N+ \ |' c* _8 m# K# Q
: Z: U! B) R* } v( Q0 n第9题,以下哪一项不是特征选择常见的方法( p8 M" B8 x0 h# A# r
A、过滤式
0 X0 L: u) O( Y7 p, zB、封装式
3 r+ D% e8 k: x" E. S. C9 {C、嵌入式0 I& Z9 Q1 G" ?' l: K5 ^8 U2 i
D、开放式
1 c; m" b9 I! k A2 ]* p) P正确资料:
' |# b4 F% c9 `/ s3 d# w& H( T0 E2 p1 a' i* X8 X; g d
' F3 F9 J, M M% K) E资料来源：谋学网（www.mouxue.com）,利用最小二乘法对多元线性回归进行参数估计时其目标为
4 h) k5 Q# F$ r6 |" Q" A( K6 d* A( _A、最小化方差#最小化标准差
8 O# O: t/ r) t* |4 L/ l) iB、最小化残差平方和
' ]* C1 n% j, P- OC、最大化信息熵
: z" L/ `! ^& t3 G正确资料:; Q3 N% c8 W% P/ S
7 I K! ^5 u% n( m
2 M0 K$ \, b, g: r/ |+ t+ h) z第11题,以下属于关联分析的是- A* O! {+ d) W
A、CPU性能预测
0 ]2 A' P5 x9 i+ M. t" G; AB、购物篮分析
1 R9 h! s; V8 o9 ]C、自动判断鸢尾花类别5 L( P; E" e0 T. s/ @6 M; L$ i
D、股票趋势建模
' I, U4 S- o- c1 U0 g正确资料:
% l4 k& Q& R2 \: N. w+ {+ n/ d6 S* U6 d$ a0 _
9 h9 k% r3 J3 l3 I/ n2 ^资料来源：谋学网（www.mouxue.com）,在一元线性回归模型中残差项服从分布8 H$ f4 |, N6 p: }' X
A、泊松9 C5 S& s$ W8 O( ?+ ~
B、正态
% t: g. r$ @8 c1 K5 lC、线性2 N# U N# |$ }7 k% Y* P. g
D、非线性
& w4 d" f9 A& v* f正确资料:
]- }- O3 ]' D( l. |3 h
4 N3 c4 C0 N0 q$ v' t3 f% F. c; b r, _
2 f( ~1 X7 R% h2 } f; f第13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
9 R" M4 g( C# \8 S+ t$ e/ [/ MA、简单函数变换
6 D' R! b/ B. m/ _B、规范化3 o4 n0 c7 U% h/ [
C、属性构造+ z( A& |9 K# B
D、连续属性离散化
& ^4 _* ?. B& l$ x+ g8 @正确资料:1 [7 t/ \( V* X" `! X3 q/ i ^
! Z8 q8 u, G# N" ?: A
6 j6 P$ k5 F% d
第14题,下面不是分类的常用方法的有- i, V# N8 y1 C) ~
A、K近邻法
3 n* ~+ |& o) `B、朴素贝叶斯
8 l& O0 Z, }+ S9 BC、决策树, k, ^8 B. g$ t4 e/ ]; Q' o2 O
D、条件随机场
/ P6 ]4 o% j7 S正确资料:4 p( L+ v+ N6 Z/ [, T% B1 n* a( n* i: M
! q, f( d5 I, O3 l. Y2 K9 d
. y8 X/ B, t- l) ?6 z资料来源：谋学网（www.mouxue.com）,某超市研究销售纪录数据后发现买啤酒的人很大概率也会购买尿布这种属于数据挖掘的哪类问题
o3 U( P. C: [A、关联规则发现- P2 D. j& k4 H5 z
B、聚类
# {# S; h0 a: oC、分类
" Y$ B; \ N5 g* o$ oD、自然语言处理
" t; \' o) Z; b/ I* L8 R" \! j正确资料:
# S/ B6 u1 A& C' i9 H! |4 S! p% M% }+ a7 V; n+ Z. q
; `& q0 w# X' A! x& m2 U第16题,具有偏差和至少个S型隐含层加上一个输出层的网络能够逼近任何有理数+ t$ B2 M2 x" T7 p( n
A、1,线性8 Y# }8 X* @8 x) B' |
B、2,线性. ^/ i2 ~3 U' G1 c# `+ {
C、1,非线性
( h4 @0 r9 Q1 e% F9 ?( oD、2,非线性4 F4 j U5 S$ x
正确资料:
/ o8 j1 G( C9 o* r2 }* c1 B) M2 [ s; B) {
! q7 C- X% W; M$ {' L9 L
第17题,以下哪些不是缺失值的影响5 ?2 m/ Z. ?7 S0 A
A、数据建模将丢失大量有用信息
: G, u" V5 Q4 K* I* oB、数据建模的不确定性更加显著
; n& l1 e3 A7 u; P. QC、对整体总是不产生什么作用9 n3 @3 h# T9 \$ }! h
D、包含空值的数据可能会使建模过程陷入混乱，导致异常的输出2 D+ d! L8 r1 t; Q
正确资料:
2 q8 j) ~* e" p/ K
$ a1 f+ {9 F% ?- c# v( v/ t8 W. |9 j! ?1 Y, a+ N H- ^! W
第18题,BFR聚类用于在欧氏空间中对数据进行聚类
0 F1 I/ ~* v, A( EA、高维/ x3 k6 d$ R/ h4 V8 q& q
B、中维
$ T7 M1 ~0 Y, n0 ]$ h( _8 W5 `8 tC、低维
/ i, V+ f. ?8 D" P4 r. OD、中高维
9 m ?% k- N9 b) L3 l正确资料:) A0 ?4 U# x' E! G! Q6 A
8 v- p h% w( ]: u) S3 \1 F1 s e8 h$ b4 o% r) x5 R
第19题,对于k近邻法下列说法错误的是$ S& H3 N' m" [2 h' C+ w
A、不具有显式的学习过程# I9 R0 r( `* }+ \" J
B、适用于多分类任务$ X0 t$ K& k& }) F# ^2 V( G- z
C、k值越大，分类效果越好( R% p$ ^4 w8 @* R. C4 e7 h
D、通常采用多数表决的分类决策规则+ Z& N3 f }8 p- ^$ N
正确资料:% t) S. ?( f# A8 l0 m. V
# T5 c4 E O; \" f
. m( Z; e. f; d# ?* L4 }资料来源：谋学网（www.mouxue.com）,考虑下面的频繁3项集的集合{123}{124}{125}{134}{135}{234}{235}{345}假定数据集中只有5个项采用合并策略由候选产生过程得到4项集不包含
/ s V: E q0 X6 r/ p6 c) q1 s2 f1 c& IA、1,2,3,4
t% t* I4 _6 D- ~1 MB、1,2,3,5
" H. A5 y0 ^0 E' |: L8 SC、1,2,4,5; u7 ]& V) d- F5 |% V
D、1,3,4,5
$ o, H/ F9 O& b1 _" s" m正确资料:- H) V$ q8 t0 Y* w, n
0 _0 o$ u. {7 c8 B. R
% R4 ^; {, g9 i$ O7 j第21题,层次聚类的方法是
( P2 e0 ^ t6 X7 R2 ~6 N& EA、聚合方法
9 B+ R& L4 a; C- VB、分拆方法8 _- _1 D$ M' z" H# w2 U! v. P( N8 Q
C、组合方法
9 }# m- I( ]$ T" }D、比较方法( P* ]4 D L# N0 @# f4 B
正确资料:,B3 o. d8 J4 x+ `
9 D( H' a% a& V4 W9 z1 e: @5 Q& d9 p- y+ L. @' h
第22题,对于多层感知机层拥有激活函数的功能神经元
! J; R3 v3 A w# h, `1 ~$ sA、输入层/ m1 a/ R x/ _' D0 E" s; [: D& _
B、隐含层
8 b* s( \9 x# X. gC、输出层- ^/ i) _2 G: K
正确资料:,C" C6 V* C$ |- ]: `
, e2 j& {( |% Z8 Q$ `
) O* L2 K4 M0 |! {' Q, @第23题,Apriori算法的计算复杂度受影响
# h0 L7 g4 T2 ? o' q5 A' G: nA、支持度阈值5 a; f7 Q. u- y/ J/ O& A
B、项数
% O+ S1 Q: T% l) p9 ] n }$ PC、事务数/ E% b, L' U; z9 ~) t
D、事务平均宽度
+ p! I4 G5 n9 M3 k正确资料:,B,C,D
) t4 D8 X( {1 q% Q: t9 Q% N4 |: Y |; H1 x6 t/ M: g
; C6 n0 ~* D4 j% E! z; o5 B3 z第24题,系统日志收集的基本特征有
2 |' S* e/ q/ o# P8 rA、高可用性3 n- ?$ v5 t' I) h
B、高可靠性7 w; k4 o1 A+ S4 k$ j8 E% X4 V
C、可扩展性
1 r4 U$ g/ P" ?& n7 ?D、高效率3 t) y: a- }+ b& W0 Z
正确资料:,B,C; _( K& \6 @* h/ ~: s
9 J: N7 f# V1 o. [$ }* w: ?
5 O9 X9 M- t8 O! u @资料来源：谋学网（www.mouxue.com）,聚类的主要方法有
) c) I3 W( p4 W5 d, ]* C5 kA、划分聚类
. f) c. [1 [, y7 @ {9 nB、层次聚类
; c$ _% M& f% ^0 Y* w& s/ OC、密度聚类1 E9 f" u3 f1 @, ^( p/ Z/ y3 [# u
D、距离聚类
8 E; U6 ]4 b U) p: @正确资料:,B,C
7 ]! p& o* u- \+ O7 n- d- ~) f
?! W6 n( i* B/ d/ Y
! L- F2 {' B# A) W第26题,下面例子属于分类的是% [& v) L( L+ U% ?! K0 s
A、检测图像中是否有人脸出现. u! b' I( r* C7 j( @. P" G
B、对客户按照贷款风险大小进行分类8 w+ o1 Y1 w$ M2 p k6 h
C、识别手写的数字+ e% H: f* v' T+ F9 a7 m
D、估计商场客流量
3 |0 {' D, t: q7 }. }- f% v0 V正确资料:,B,C: O# a2 c/ l2 K% c, s& @+ n6 u9 q
$ b) T0 s& A2 e% F0 t% F: ?
I/ P( k/ p; F* K' {
第27题,Kmeans聚类中K值选取的方法是
- C+ I+ U E* o qA、密度分类法- p8 R% }4 k7 n
B、手肘法9 I5 v) N, O3 D; S c
C、大腿法
" o7 l: ^0 p/ r% V: s5 z3 Y. h: hD、随机选取
, I2 W1 s/ V3 V% Q8 P6 R# J* B正确资料:,B& h. u u' T4 y$ l
3 ~; Q/ L4 e9 g: l" a
& Y4 n0 P8 F) B( Z- }* Y第28题,数据科学具有哪些性质% _+ t0 h! C: {! f+ _1 @) V
A、有效性
: ~2 W- O6 M0 G! v, S5 l x+ b. iB、可用性
7 w/ [6 V$ [. o- IC、未预料
" r& S9 q- W6 Q- I' f" ?D、可理解 K* t+ ~8 m, n* G! K0 a- ]
正确资料:,B,C,D& G. R0 B' o0 g( H( i0 N
0 E7 e9 r- H" y0 ]: K* e& B
_1 ~) w L+ E: y8 F4 O9 v
第29题,什么情况下结点不用划分
! v V" S% W% uA、当前结点所包含的样本全属于同一类别
) W) R, y: {6 j( M+ m& B t. sB、当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同
5 T2 D8 ]1 W: W& x, I$ BC、当前结点包含的样本集为空
% c+ P* c2 U, ~1 \# X+ ~5 uD、还有子集不能被基本正确分类, {" R3 ]) s7 m) f, x% K
正确资料:,B,C
& X0 l+ }( U, N8 s+ G O
) ~- X1 S4 t% W0 U7 A R; q' j7 A, F7 K: B4 {6 U- Q
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+ U' L; |! f( F6 z1 s) I1 v; CA、正相关6 a4 [. K/ W) R7 n7 r8 K
B、负相关
1 {* b8 c# L a1 fC、左相关& j9 c4 ]: [: t$ b
D、右相关
# [+ `4 W* f/ z6 U) z% z5 s正确资料:,B* ~ p2 d( T' P% j6 S8 V' ]3 y
6 U- @$ k9 [4 ?
' g8 [; Y9 o6 ]( v! r
第31题,当训练集较大的时候标准BP算法通常会更快的获得更好的解
- a- o" a7 T+ _) iT、对
! ^4 {- O5 P! `" ~F、错7 H1 c5 d# o8 i( ]
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% s5 Q/ }8 l+ K0 M% w6 J% q
* S& m% W+ F! e/ ?. z1 a$ }; i& e2 {
; S( ?+ ?6 d, i9 k) c u' v第32题,给定一个数据集如果存在某个超平面S能够将数据集的部分正实例点和负实例点正确的划分到超平面的两侧则称该数据集是线性可分数据集. b8 E' n/ @; P0 E
T、对
. T, r" b$ W0 g r4 y% \F、错
/ r9 }$ o4 |) d0 }, Y4 I& p正确资料:F( H0 z7 m% p( Y1 s* |, ]
8 x; s9 d0 V, c: E% I# A) N
6 W' }" y- @; Q# ~0 r r& B+ ~* ~
第33题,关联规则可以用枚举的方法产生8 m$ T7 q6 W" |) |
T、对! h8 w& w6 M$ J5 n2 R/ h
F、错3 e' @) P, x0 p3 l4 {* i9 ]8 z
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& q r3 r' B# j! Q
' S0 Y7 c8 D( D( a* ~+ y
第34题,具有双隐层的感知机足以用于解决任何复杂的分类问题2 A( l+ x* Y1 M! ~% ]0 ?
T、对2 v w9 P. i6 k2 Y, o
F、错+ W6 O8 s2 t# s4 ^, a" {
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2 z8 e# S0 p+ x' N3 m
2 @# @8 R% T; a8 C4 [) m5 E4 r第35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
" d9 D9 f4 \& c" Y3 U* XT、对5 [4 J( ?& G# q: O9 x- f
F、错
0 T' A" [) l4 p. j. u: U" |) t# @ e正确资料:F8 F) j7 A( @2 }: Y: t
" F$ F7 [/ O5 I9 G$ T1 s, D3 d v2 [" }" p
第36题,EDA可以最大化数据分析者对数据集和数据集底层结构的洞察力并且为分析者提供数据集中包含的各类信息) u2 [' v; ~2 y: a. L9 w5 s! Y# A7 g- T
T、对/ p9 H6 h5 J2 K
F、错
& u& l8 G1 e1 M& l8 E更多资料下载：谋学网（www.mouxue.com）2 w8 H2 z, M/ ^7 M9 A) `
" J$ p; N0 s0 A1 f0 r
, t; H1 a% J- x第37题,支持度是衡量关联规则重要性的一个指标2 r: x& }$ r% C0 ]9 P
T、对
) h- _! P# ^$ c; N6 @- O7 q/ r% h, W* pF、错7 X; T1 z' G; T Q* D8 r `
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0 [/ C* f4 M+ t$ d, l, W
! z8 i- U) N' T8 y; {$ j: k第38题,sigmoid函数属于阶跃函数是神经网络中常见的激活函数% n6 V3 P: B4 ?; @! K" L9 o
T、对) o9 B0 L- q: G6 X
F、错7 \! {4 a3 j# ~, W- A) C5 a& K
正确资料:F
+ ]$ ~# B/ d, g' Q+ u1 a4 ~. O8 a/ q" v: e* S4 K
; L0 k& V3 ?0 B& E+ a第39题,给定一组点使用点之间的距离概念将点分组为若干簇不同簇的成员可以相同
' h. `) O5 m$ ~, u( uT、对
- E0 [* C/ L" b2 |4 o( QF、错' _" n* c1 {1 k% O* b
正确资料:F7 Y: E8 \& b+ Z, t& v4 f
k& s2 Z' i# |( G8 h
( i6 ]( r' _" y9 q% C+ L; ]
第40题,Kmeans算法采用贪心策略通过迭代优化来近似求解, K. i* q1 K# m/ d/ C1 U7 j3 J
T、对
0 E8 I. U( z l# QF、错! u! L$ u& Z" {
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( ^4 D1 b* \" i! ]% G# i
* d) b6 ?9 G$ S
第41题,探索性数据分析的特点是研究从原始数据入手完全以实际数据为依据& L* d% V" E- @2 @; Z5 l
T、对- I4 Z& `0 b Z* ?7 `) N6 x
F、错" @- U5 ]6 H$ ^8 J
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' `/ R( K$ X; G3 P! `# [$ r) _; _; }9 ? b6 ~3 u; l
3 r% [8 f n0 C# I3 O8 F
第42题,K均值KMeans算法是密度聚类* e+ i# _/ C/ o8 z3 k
T、对- s' K9 r, Z& V; g2 X6 F
F、错/ C! x( |8 T& |4 l
正确资料:F4 j# w+ n2 b" a0 J8 {7 l
+ W1 w0 S$ b g' g+ r6 [5 x: S% }' j/ U. y3 Y
第43题,神经网络中误差精度的提高可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现6 _5 i: Q( w' b3 k1 C" _0 S- f
T、对7 c! s* l$ Y4 b4 t! R/ L
F、错
2 m7 m' H; r8 p更多资料下载：谋学网（www.mouxue.com）
, t$ ]- |3 P# @* s5 M! Q8 I# J# j1 j# m% T
" I4 ?: a- m2 V' ~ N. m
第44题,随着特征维数的增加特征空间呈指数倍增长样本密度急剧减小样本稀疏
# f$ B5 v' i' xT、对
& \3 D3 ~/ S; _! G3 q% Z/ [F、错
/ V4 g. ^! A3 {# u0 N8 S4 G' O9 c更多资料下载：谋学网（www.mouxue.com）
) }* _; S: M6 P( {
) u ]" W: m7 `8 @- m7 @9 Z+ z4 F5 P+ a* {/ m0 X- F9 _+ k6 S
第45题,为了尽可能正确分类训练样本结点划分过程将不断重复有时会造成决策树分支过少以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合# F; A$ ]$ Z" n: b6 n1 L
T、对! B9 I/ v' x0 R2 r( o/ E* Z& W5 W6 b
F、错
- T. l4 L4 u; T; A正确资料:F
7 T7 u4 q$ C) m* l4 I/ M c2 \ A+ Y$ ^( Y
# t; [' {, z( N1 x4 d
第46题,方差过小的特征对数据的区分能力强
0 r8 ?/ J6 C J/ c; g# Z- M3 F4 I1 ~( IT、对* O6 a* J! p* C+ Z
F、错
( y2 w2 i1 q1 p正确资料:F0 D2 A: U( l7 I; K) X1 \9 a
' i7 d9 |4 j( _' Y0 k
1 l. y2 d4 l' e: s+ e第47题,可信度是对关联规则的准确度的衡量
0 X2 X$ L. N% d+ \T、对) c8 v r. j9 I) E9 o9 L) I) O
F、错+ [& r* J/ q0 I8 r6 r
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2 A) d/ x( D6 y4 q1 {# s; B* j( c6 ~, ~$ |+ l. D2 m) `
9 s( P2 l1 W# |% F
第48题,获取数据的方式有多种可以从网页、测量、数据库、传统媒体、监控等等方式
. y) [* l9 e3 E! _T、对
/ R. Z( S1 D9 M* @ Y- k% ]F、错
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( C- ? Y2 W2 z) H- Z资料来源：谋学网（www.mouxue.com）,决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征并根据该特征对训练数据进行分割使得各个子数据集有一个最好的分类的过程这一过程对应着特征空间的划分也对应着决策树的构建( q6 H# S3 z) T1 f! X! Q/ k% P
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发表于 2022-1-4 19:05:53
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