22春学期（高起本1709、全层次1803-2103）《数据科学导论》在线作业答卷 (2)

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22春学期（高起本1709-1803、全层次1809-2103）《数据科学导论》在线作业-00002
试卷总分:100  得分:100
一、单选题 (共 20 道试题,共 40 分)
3 h, T, [. w5 x* h: |1.聚类是一种()。
* Z! H  m- g( q1 e2 n7 O# BA.有监督学习
B.无监督学习
6 R$ E1 G$ p) f; XC.强化学习
D.半监督学习
3 w/ r( ]; o" v9 J/ P3 B资料:
" Y9 B7 x" A$ Z0 A3 u* r9 N
3 Z; H% s6 f5 \2.一元线性回归中,真实值与预测值的差称为样本的()。
( `. S: L( J4 u; D' a' A! hA.误差
$ N$ S- f( I0 j! @' \B.方差
' S6 Z) |* d$ o8 N4 ]- pC.测差
D.残差
资料:
# t- G8 Q7 w! c$ v. Y# v
; W# ^3 p, n; ?$ \3.对于k近邻法,下列说法错误的是()。
A.不具有显式的学习过程
B.适用于多分类任务
9 c) H* c9 ^2 SC.k值越大，分类效果越好
& ?6 `+ n' }  o0 Q" n* _D.通常采用多数表决的分类决策规则
资料:
- \* z  }; {% ^& w  N
4.某商品的产量(X,件)与单位成本(Y,元/件)之间的回归方程为^Y=100-1.2X,这说明()。
A.产量每增加一台，单位成本增加100元
B.产量每增加一台，单位成本减少1.2元
$ I' F) y0 C- Y, B9 {; E) g1 OC.产量每增加一台，单位成本平均减少1.2元
! R( L& k. e1 ~! V  BD.产量每增加一台，单位平均增加100元
资料:

5.哪一项不属于规范化的方法()
A.最小-最大规范化
( j1 x1 F+ k) r+ M8 kB.零-均值规范化
C.小数定标规范化
: f$ K; c* l- |D.中位数规范化
7 N4 S# A$ D2 f资料:
2 R+ @6 S4 Q* x) \2 D: q
6.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( )
A.K-means
B.Bayes Network
- _# n! L: c4 \C.C4.5
  A/ s2 M& B, ~% _* [$ TD.Apriori
6 `0 b$ X( O) y/ G( h% c资料:

7.在回归分析中,自变量为(),因变量为()。
* B" k) T0 d: _( CA.离散型变量，离散型变量
, h8 R2 X2 G0 l( dB.连续型变量，离散型变量
C.离散型变量，连续型变量
D.连续型变量，连续型变量
5 q$ \- o! o. b" E8 L! E0 n. r资料:
9 x' G( v+ B9 P
) i# Q* B2 A9 \8.层次聚类适合规模较()的数据集
* U* J$ X7 \! E3 p3 }" `A.大
+ q7 f" Y: e4 ]! OB.中
8 D8 C; x4 G& t8 M' QC.小
* l3 }, E0 T% J% u3 g1 p8 JD.所有
$ A; w9 b/ T! E% ?0 u9 ~资料:
$ u2 X& K  J9 t% V$ }, f2 u
/ {$ F3 @. Z/ ^# S0 c4 C9.BFR聚类是用于处理数据集()的k-means变体。
A.大
( i* M& m. F6 g2 u, n' z: MB.中
C.小
0 X" f! F: V( B5 B, ND.所有
资料:

10.手肘法的核心指标是()。
A.SES
B.SSE
C.RMSE
0 j4 m$ \+ _1 t' H$ L7 s& W0 VD.MSE
% D5 ~3 B  v' D- H4 b* u资料:

( p5 H+ r3 U8 b& o2 s11.层次聚类对给定的数据进行()的分解。
8 J! C; n* \& P1 Y+ XA.聚合
B.层次
! I: ]! k' Q8 W4 R% b) XC.分拆
D.复制
资料:
: O) q' ]; W* o9 r6 x, k/ b' t4 @
12.根据映射关系的不同可以分为线性回归和()。
A.对数回归
B.非线性回归
( r# ]1 ]7 C) ]' ~7 x% @) GC.逻辑回归
D.多元回归
资料:

# W/ v5 |3 {9 z13.以下属于关联分析的是( )
A.CPU性能预测
B.购物篮分析
C.自动判断鸢尾花类别
D.股票趋势建模
资料:

5 c# ~& F$ A- v& ?5 p% S  Q/ E14.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()。
; i4 `1 H# J& l8 MA.减小，减小
/ e1 S: n5 O. `0 yB.减小，增大
$ a/ S( |! {. a# {+ NC.增大，减小
( ^2 [/ v" c4 C; p9 \D.增大，增大
: O; w1 \$ |* c资料:

15.特征选择的四个步骤中不包括()
% L( `, |- }6 w3 J3 IA.子集产生
3 [, i! J& O% L5 ?B.子集评估
C.子集搜索
D.子集验证
8 P. p4 J. Q( C5 w' T8 L资料:

* R9 @; O' @3 m16.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()。
9 S! @; w9 Z  f3 j/ _/ ]A.最小化方差#最小化标准差
$ A5 m8 I8 a5 j1 A! I8 l, lB.最小化残差平方和
C.最大化信息熵
资料:

- c3 b8 O% S9 p5 H- d! R% i17.在一元线性回归中,通过最小二乘法求得的直线叫做回归直线或()。
2 X# A3 m( q. U3 ~! e9 aA.最优回归线
B.最优分布线
" q. [2 x6 y7 x& [+ oC.最优预测线
! m/ ~/ B) z9 q+ J; OD.最佳分布线
资料:
8 g  r" X* n7 [3 {1 S  u5 R$ ?/ Q
1 K  d( ?0 m1 R' J" C; c( z18.BFR聚类用于在()欧氏空间中对数据进行聚类
) X# v* E) l1 k3 _A.高维
B.中维
C.低维
D.中高维
资料:

19.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略( )
7 Q; ?2 f# H3 T# _# L' }' yA.抽样
B.剪枝
C.缓冲
4 R  O% v! K: m- Q  Q! @3 [/ cD.并行
资料:
9 w5 S3 u6 `% x' c0 s
20.设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生()个关联规则。
) S+ H/ q: M5 d9 p3 NA.4
* r2 D8 u/ ^2 r/ G, {: |! {B.5
C.6
: x) r% ?* l# H; R  RD.7
+ I0 W* H2 F1 Y( g+ Z1 n1 T- I资料:
2 C0 f' R( T5 U
二、多选题 (共 10 道试题,共 20 分)
21.系统日志收集的基本特征有()
; f  n3 R9 x2 |0 HA.高可用性
: ^" m# @- F, {5 X: n+ o# D0 [B.高可靠性
$ @/ P* g$ A; y4 I6 D, N6 rC.可扩展性
D.高效率
资料:BC
5 c+ j' p3 j* b
$ ?! Z* m3 a/ d! e3 d22.距离度量中的距离可以是()
) h0 j7 e6 v4 b# MA.欧式距离
B.曼哈顿距离
C.Lp距离
D.Minkowski距离
资料:BCD
  b- j0 h1 k& o/ k
23.Apriori算法的计算复杂度受()影响。
4 m. F& T9 N( {" j$ s5 O! Q2 e  UA.支持度阈值
' O) P- W; r  |B.项数
6 G/ X5 o9 M+ r* x( |, @  f4 bC.事务数
D.事务平均宽度
. Y+ y' P( E0 N* V% B资料:BCD
" A, h- S! h" Y- e5 L: O/ j
24.下面例子属于分类的是()
A.检测图像中是否有人脸出现
% z0 A) p& z7 M+ V; {) ^B.对客户按照贷款风险大小进行分类
( E  r6 m9 ~9 p& c0 D$ D  CC.识别手写的数字
D.估计商场客流量
& @5 ]0 s5 {1 U: D资料:BC

7 j6 J, |  I) h. B: x1 c+ }# w25.数据科学具有哪些性质()
" A- R0 v2 z/ L! cA.有效性
B.可用性
C.未预料
/ r$ r' A) {" z" b: sD.可理解
资料:BCD

% N1 T% v2 c4 ~+ p9 o) x26.聚类的主要方法有()。
( g$ s( D8 t1 a- `. s1 MA.划分聚类
2 r4 d$ c6 X+ }/ n. lB.层次聚类
: P% X# t% I  S) NC.密度聚类
D.距离聚类
3 \  u9 w) y9 E5 O! K) `" z资料:BC

# P, k9 s5 q: Q# a27.k近邻法的基本要素包括()。
A.距离度量
' u" V* q6 x: Z8 ~% J! aB.k值的选择
C.样本大小
D.分类决策规则
2 c5 b3 }8 ^" i  v5 ~, ^资料:BD

" K! V! `" ?! j* d' q28.层次聚类的方法是()
A.聚合方法
B.分拆方法
C.组合方法
D.比较方法
4 ]9 K$ a, q1 W7 v9 d资料:B

29.多层感知机的学习过程包含()。
A.信号的正向传播
B.信号的反向传播
7 Q% C, W9 J$ b7 b* n( i9 wC.误差的正向传播
0 |# h  b) {$ v4 m: @' {5 oD.误差的反向传播
: x( ^4 L- h. t- k; S5 t资料:
: `. j" M  n; H4 P% f6 b5 @
30.什么情况下结点不用划分()
A.当前结点所包含的样本全属于同一类别
B.当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同
C.当前结点包含的样本集为空
D.还有子集不能被基本正确分类
% B$ D% @2 l8 ~+ m6 E6 H4 ^; y资料:BC

$ a1 m8 c* J, L# m1 b6 J三、资料来源：谋学网（www.mouxue.com） (共 20 道试题,共 40 分)
31.数据科学具有广泛的应用领域,可以应用在社交网络、职业体育、政治竞选
" O/ T: I) @6 R4 L: l( G资料:正确
3 x; Z2 @9 T& M* }( \
1 C5 c2 o* y9 a( U; K32.选择较小的k值,相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测,学习的"近似误差"会减小,"估计误差"会增大,预测结果会对近邻的点实例点非常敏感。
* N0 ]5 x9 i# T+ K资料:正确
0 X; V- d: d+ Q5 w1 e3 S
8 T5 ]% Q$ V. W/ |- r33.标准BP算法是在读取全部数据集后,对参数进行统一更新的算法。
资料:错误
: @, ?' t, ~4 ~4 }. @$ ]- E
34.平均减少的不纯度越大,则特征重要度越高。
: Z7 Y2 r1 S- g. B资料:正确
) o8 ^5 p# [+ B0 Y) @7 G
6 M$ s  q1 y, e1 l% f35.使用SVD方法进行图像压缩不可以保留图像的重要特征。
% U0 O% J3 I& ?" v9 Z资料:错误

2 A; ]8 L) v+ S/ M6 L5 Y: l36.多层感知机的学习能力有限,只能处理线性可分的二分类问题。
. K' i4 i, P0 P4 v" G" g资料:错误
; Q( Y" Z: y2 t: b
37.关联规则可以用枚举的方法产生。
资料:正确

+ m, r' m: I/ V  I; G( L38.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
资料:正确

0 K0 j1 |+ e4 \) m39.每个类的先验概率可以通过属于该类的训练记录所占的比例来估计。
资料:正确
& R: N2 K& s% O0 k( X
& L& U$ o& ?$ I40.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。
- r2 Z: j$ ?/ ~& ]资料:正确

41.当特征为离散型时,可以使用信息增益作为评价统计量。
资料:正确

4 G& D; f: T( [% R) s42.由不同的距离度量所确定的最近邻点是不同的
! b, N% \' n# H) E; s: M! N6 d$ d资料:正确
0 Z8 S: O* m7 W
2 S& A: o2 o, Y* f8 O  D43.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。
, W  X! U+ K- e3 {! U  L! j资料:正确
# E0 Z3 x: m# p. G! P
44.sigmoid函数属于阶跃函数,是神经网络中常见的激活函数。
资料:错误

7 t: P! ]3 P7 P45.分拆方法是自底向上的方法。
资料:错误

7 w: p5 }$ y5 H1 I6 C1 y- K% x46.随着特征维数的增加,样本间区分度提高。
( s( C& E9 r. |, p+ W  [4 K$ i+ N资料:错误
- E2 N# o6 `" F
. `& o) j  H1 L# g+ o1 H! K: ^47.两个对象越相似,他们的相异度就越高。
! R1 ~8 p- F/ d) }资料:错误
8 Z: D% g( ^( F% y) ?5 U; p+ ~  u- H
8 @  K- ^% `& I, T# R8 ]3 p0 z5 c48.k值增大意味着整体模型变得复杂。
资料:错误

49.交叉表可以帮助人们发现变量之间的相互作用。
$ H* a& f4 b( `8 L资料:正确
' ~7 m; N4 |6 _. @" u
6 n% H* i1 m) v/ q50.具有双隐层的感知机足以用于解决任何复杂的分类问题。
资料:正确



: p1 D4 j; _4 u4 \% L9 j% V
4 A) I5 n- n5 G" W' ~! F

2 V) T5 b( j" e3 `& j, g0 c



2 _; a' j1 Z% G8 F. T& I2 M) \+ |