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
; Q" n; z; ^  g% [6 y试卷总分:100  得分:100
# o" v4 u9 X  ?$ W, L6 D! o一、单选题 (共 20 道试题,共 40 分)
1.聚类是一种()。
A.有监督学习
3 S5 x. h) Q: ~; {( L/ U- ^' @B.无监督学习
C.强化学习
  \2 ?1 s4 H, K, hD.半监督学习
& @9 o3 |' d& x8 c资料:

, n9 g. b) e$ h6 X9 |8 @2.一元线性回归中,真实值与预测值的差称为样本的()。
! ^5 a) M5 x# X3 h2 `3 P& v0 yA.误差
% O) y1 n" [1 gB.方差
C.测差
D.残差
资料:

3.对于k近邻法,下列说法错误的是()。
% A6 J3 M+ e5 k! GA.不具有显式的学习过程
B.适用于多分类任务
C.k值越大，分类效果越好
D.通常采用多数表决的分类决策规则
资料:
" m! A, t5 G/ \* u! ~3 a+ D
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
( y4 t6 Y2 E# ^- s, R! H& fB.产量每增加一台，单位成本减少1.2元
9 r+ C- T. P3 [) X9 bC.产量每增加一台，单位成本平均减少1.2元
D.产量每增加一台，单位平均增加100元
资料:
# Z1 w8 ^* c5 F+ Y( ]
+ T3 ~5 F- c* m: _/ `) ^* m  J5.哪一项不属于规范化的方法()
A.最小-最大规范化
B.零-均值规范化
C.小数定标规范化
D.中位数规范化
8 K# [0 x- o# w/ n! V* S- ]0 w0 ~资料:

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( )
, _1 I# \; N! h& Y9 ^( ^  E* \0 LA.K-means
B.Bayes Network
7 n  k0 i* J+ B1 K: T3 J) ^! i$ B, YC.C4.5
D.Apriori
% v- m  O- E( h+ Q. u" x资料:

7.在回归分析中,自变量为(),因变量为()。
A.离散型变量，离散型变量
B.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
0 L" g' g: [0 t; A  E8 _7 V/ u资料:

8.层次聚类适合规模较()的数据集
A.大
B.中
C.小
* l. n' m+ v. R: o) aD.所有
' B  a# w; H5 U0 ~( M资料:
- ]5 W1 U/ z: [' ]! v3 F+ i
9.BFR聚类是用于处理数据集()的k-means变体。
! L0 x0 o' L5 b; SA.大
B.中
% }( M, n; J4 ^6 l3 I$ [! Q5 ^C.小
7 r6 }6 W* X! f! a/ _( x/ x2 JD.所有
5 f% i& w9 W* w3 C% t# g资料:
7 S$ F8 Y, M/ ^, z
" B+ `) M0 X; O" B% D10.手肘法的核心指标是()。
A.SES
B.SSE
+ J# k' F  ^, T3 M4 SC.RMSE
6 [$ h6 M4 u8 P5 _! M  F+ S1 yD.MSE
资料:
! r: d5 W2 b3 ^$ ^: v
11.层次聚类对给定的数据进行()的分解。
A.聚合
  O, R" ^. p3 ]& U8 p# |* GB.层次
0 D# N. ^3 l! j) A7 K3 ^C.分拆
# f; |7 @" P3 Q& [5 z  TD.复制
资料:
2 E1 l/ v5 ^/ U8 @) {
5 P4 |/ H: K3 E0 _: S( Q( W12.根据映射关系的不同可以分为线性回归和()。
A.对数回归
" b9 b5 C( h8 q% |. y5 r6 L* dB.非线性回归
' D+ n, n' F1 u- Y  G2 R! k% oC.逻辑回归
: M. {' q, S0 q3 O+ [D.多元回归
资料:
7 e4 Q/ ^5 A7 \
' ?1 j% H2 N1 Z* W13.以下属于关联分析的是( )
2 O! F( C" U! i5 s6 PA.CPU性能预测
0 r) e" F; R3 p5 [4 EB.购物篮分析
4 Y8 g  S1 t! J) yC.自动判断鸢尾花类别
) j; N( r% t- W( I! ]D.股票趋势建模
资料:

14.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()。
A.减小，减小
- V& k. e2 y8 a# O8 o& Y6 rB.减小，增大
C.增大，减小
D.增大，增大
+ p9 B& k1 A8 N0 \" Z0 N3 r9 w资料:

15.特征选择的四个步骤中不包括()
' }* Y0 C% }  n: l4 y2 H$ d. ?: FA.子集产生
B.子集评估
C.子集搜索
6 _6 ~$ I+ Y' {$ \: AD.子集验证
资料:

3 ~$ t% d# _' ^. T7 F5 T16.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 c: ]2 k7 D- `8 s( i( {A.最小化方差#最小化标准差
$ L- M, `+ J& s2 p! |" M$ n5 l7 o$ DB.最小化残差平方和
- g& S' x3 a# h0 X, C& tC.最大化信息熵
资料:
6 x) E# D6 l8 M0 T; H2 X
17.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()。
A.最优回归线
6 U  c3 y4 ^% ]B.最优分布线
C.最优预测线
; i' e) T" x$ S! V7 W% V. m9 L- ND.最佳分布线
0 C7 Q' J% X- z7 f4 s; R资料:

18.BFR聚类用于在()欧氏空间中对数据进行聚类
A.高维
5 X' Q4 E% V  SB.中维
( }+ f8 o+ G( [9 z' T9 gC.低维
$ W8 _8 E6 R' Z6 P4 L; TD.中高维
资料:
& n6 a( V$ m$ b( m, o! X7 L5 K
19.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略( )
; Q/ l& X7 t7 J; F1 T2 j7 dA.抽样
4 O2 ]) e+ v) U- H, jB.剪枝
C.缓冲
D.并行
  F6 Y* Q4 t8 Q" \, R5 L资料:

20.设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生()个关联规则。
A.4
# z, b1 w- b. uB.5
C.6
; [: s; g; j* x8 MD.7
资料:

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()
+ G8 d. @6 U5 o6 V8 J) m) sA.高可用性
$ y8 g1 }6 o* L: t" I1 ZB.高可靠性
C.可扩展性
, _9 W' d. q0 f3 I; hD.高效率
资料:BC

22.距离度量中的距离可以是()
A.欧式距离
7 j4 d* m" g) q3 kB.曼哈顿距离
$ U6 @. V5 J  ]1 f% Z0 wC.Lp距离
3 Z- t6 }$ J, G3 l( uD.Minkowski距离
1 f! `8 ]. v7 ~$ j7 w- w资料:BCD
( Z  `* |# p3 X( P  q7 B
23.Apriori算法的计算复杂度受()影响。
A.支持度阈值
0 a- N# N+ h& c4 _4 I2 F/ WB.项数
C.事务数
8 U9 ]+ ?6 X  }5 n2 `' dD.事务平均宽度
资料:BCD

24.下面例子属于分类的是()
" k# N5 S& I+ R! M, ^" k/ f. YA.检测图像中是否有人脸出现
) o1 T& w( L. }' sB.对客户按照贷款风险大小进行分类
4 N. @  ]+ J7 R: ~C.识别手写的数字
D.估计商场客流量
资料:BC

25.数据科学具有哪些性质()
7 H$ H# r: W0 |2 gA.有效性
B.可用性
C.未预料
3 T1 `. A+ a' y: }0 PD.可理解
资料:BCD

26.聚类的主要方法有()。
A.划分聚类
1 A6 H. M7 U5 ~: Z8 P0 _5 K* vB.层次聚类
C.密度聚类
9 M/ L" M+ Q0 x0 e' w5 eD.距离聚类
  V9 v/ u: B) P$ w资料:BC
) M( p, z( V0 D9 U& m
+ i7 t5 Y& d0 o0 n( t27.k近邻法的基本要素包括()。
2 h% L' C) O; ^3 K* ^/ AA.距离度量
B.k值的选择
C.样本大小
! U9 `+ W. N0 dD.分类决策规则
资料:BD

28.层次聚类的方法是()
% ]# i2 J3 U; k% ]: LA.聚合方法
B.分拆方法
6 _% G+ \+ V5 H$ {3 ?C.组合方法
7 }2 w* Z; t2 [D.比较方法
8 K! {$ J8 l+ ]资料:B
" B7 O7 P$ @# Q: `0 J. ~8 J
" B# m/ N$ _  n; _/ h29.多层感知机的学习过程包含()。
' d, ?# }  Y) l5 [) a5 k1 C8 q5 jA.信号的正向传播
( {2 `2 s' c/ i$ R$ \0 I. sB.信号的反向传播
4 J0 D0 U3 Z8 t# [! PC.误差的正向传播
' h& P8 \& K5 T& ^* cD.误差的反向传播
, P  L1 j0 }' L% u  \/ M资料:

; {0 t) e" U% i! P* q30.什么情况下结点不用划分()
3 h3 P( l- e/ V' Y7 G2 n' p$ N* c' `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
资料:BC

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
1 E6 W) O6 {- E) Z. n资料:正确

32.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。
( T/ m- H5 W. t4 l9 r资料:正确

33.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( ?' o7 t+ Z0 c8 p. O+ [
, [9 |. e+ s& {, Y34.平均减少的不纯度越大,则特征重要度越高。
8 A- s4 ]2 c) U) I8 R0 d9 {4 b资料:正确
- P( K& B* l$ W# Q+ ~
$ ]' y  j" J2 w% ?3 O35.使用SVD方法进行图像压缩不可以保留图像的重要特征。
$ u( _( Y. E( y( v" o资料:错误

" V# h$ W: c+ ~. A36.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。
5 y5 r3 _8 c- g! g! d, j资料:错误

* g; g' c+ H: i/ X+ P2 s, n- D. l37.关联规则可以用枚举的方法产生。
资料:正确

38.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
4 @( y! L7 D+ e; U7 i4 U5 ^资料:正确
" e1 D' e. ^" z; K. _! x5 j* m8 y
39.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。
, |7 k; m; g8 W- ^) x资料:正确

40.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。
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。
6 O# {4 O3 q7 S' I资料:正确
. S+ D9 B4 p7 J* W4 S/ b2 G
42.由不同的距离度量所确定的最近邻点是不同的
- X5 Y+ z! ^0 I! `1 D0 C资料:正确
# p' g9 h6 x) i, u0 K
43.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。
8 V4 {  \% `0 V" J7 P资料:正确

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
8 ]5 _3 G- m) h8 \& p
45.分拆方法是自底向上的方法。
( Z2 Q- d0 a! f* Y. x4 W资料:错误

46.随着特征维数的增加,样本间区分度提高。
资料:错误
* o  N- G, X  I: ?3 T/ D. a6 B
47.两个对象越相似,他们的相异度就越高。
资料:错误

48.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。
资料:正确

50.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
( ]" P% j6 U: n& }, o
8 t: t% O) X7 Y; \+ O


" x3 @3 j. m# g2 {


* W1 r+ Y, X: C' b) b4 H


" l& L; h! v% K7 K- M